Rețelele neuronale și logica fuzzy sunt ambele sisteme software care sunt de obicei concepute pentru a recunoaște modele în date sau evenimente și pentru a simula reacțiile naturale ale omului și procesele de luare a deciziilor. În timp ce modelele de calcul tradiționale utilizează calcule discrete pentru ieșirea de la începutul pornirii sistemului, rețelele neuronale și logica neclară necesită o perioadă de antrenament sau de învățare pentru a produce rezultate semnificative. Din punct de vedere conceptual, antiteza față de rețelele neuronale și logica fuzzy în sistemele informatice avansate este aplicarea sistemelor expert, care sunt depozite de date prestabilite sau baze de cunoștințe care sunt compilații ale înțelegerii stabilite anterior de către o varietate de experți într-un domeniu.
Atât avantajul inerent, cât și defectul sistemelor adaptive care folosesc rețele neuronale și logica neclară este capacitatea lor de predicție. Sunt instrumente de modelare a datelor statistice neliniare, ceea ce înseamnă că pot ajunge la concluzii diferite la aceeași problemă, în funcție de calea urmată pentru analiza problemei. În cazul în care un sistem expert bazat pe constructe de programare standard ar decide dacă un individ a fost considerat înalt pe baza unui punct de tăiere clar, să spunem 6 picioare (1.83 metri) sau mai mult definește înălțimea, unde 5 picioare 11 inchi (1.8 metri) nu, rețelele neuronale și logica neclară iau decizia pe baza analizei datelor de susținere, a numărului de indivizi dintr-un grup și a înălțimii fiecăruia, a modului în care înălțimile medii pentru subgrupurile din cadrul grupului afectează percepția generală a ceea ce este înalt și așa mai departe. Această abilitate la oameni este denumită intuiție sau natura de a privi lumea într-un mod neliniar și de a contabiliza excepțiile de la regulă în luarea deciziilor.
Alți termeni folosiți pentru rețelele neuronale și sistemele de logică neclară includ raționamentul bazat pe cazuri, algoritmii genetici, studiile în teoria haosului, așa cum se aplică software-ului și inteligența artificială, în general. Cele două sisteme tind să difere în abordarea lor pentru rezolvarea problemelor subiective. Rețelele neuronale sunt o încercare directă de a modela modul în care neuronii funcționează în creierul uman, printr-un ciclu de creștere al unei rețele neuronale artificiale care analizează problemele pe măsură ce le întâlnește. Logica fuzzy, pe de altă parte, este o construcție software care încearcă să codifice pentru analiza tuturor zonelor gri din lumea naturală, matematic în prealabil, și depășește logica booleană binară 0/1 pentru a include adevăruri parțiale care sunt cântărite unul față de celălalt. pentru a ajunge la o concluzie. Aceasta imită spectrul judecăților de valoare pe care ființele umane le fac continuu atunci când un simplu răspuns da sau nu la condiții este inadecvat.