Las redes neuronales y la lógica difusa suelen ser sistemas de software diseñados para reconocer patrones en datos o eventos y simular reacciones humanas naturales y procesos de toma de decisiones. Mientras que los modelos computacionales tradicionales utilizan cálculos discretos para la salida desde el inicio del encendido del sistema, las redes neuronales y la lógica difusa requieren un período de entrenamiento o aprendizaje para producir resultados significativos. Conceptualmente, la antítesis de las redes neuronales y la lógica difusa en los sistemas informáticos avanzados es la aplicación de sistemas expertos, que son almacenes de datos preestablecidos o bases de conocimiento que son compilaciones de conocimientos previamente establecidos por una variedad de expertos en un campo.
Tanto la ventaja inherente como la falla en los sistemas adaptativos que emplean redes neuronales y lógica difusa es su capacidad predictiva. Son herramientas de modelado de datos estadísticos no lineales, lo que significa que pueden llegar a conclusiones diferentes sobre un mismo problema dependiendo del camino que se tome para analizar el problema. Donde un sistema experto basado en construcciones de programación estándar decidiría si un individuo se considera alto basado en un punto de corte claro, digamos 6 pies (1.83 metros) o más define alto, donde 5 pies 11 pulgadas (1.8 metros) no lo hace, redes neuronales y la lógica difusa toman la decisión basándose en el análisis de los datos de apoyo, el número de individuos en un grupo y la altura de cada uno, cómo las alturas promedio de los subgrupos dentro del grupo afectan la percepción general de lo que es alto, etc. Esta habilidad en los humanos se conoce como intuición, o la naturaleza de mirar el mundo de una manera no lineal y tener en cuenta las excepciones a la regla al tomar decisiones.
Otros términos utilizados para las redes neuronales y los sistemas de lógica difusa incluyen el razonamiento basado en casos, los algoritmos genéticos, los estudios de la teoría del caos aplicada al software y la inteligencia artificial en general. Los dos sistemas tienden a diferir en su enfoque para resolver problemas subjetivos. Las redes neuronales son un intento directo de modelar la forma en que funcionan las neuronas en el cerebro humano, a través de un ciclo de crecimiento de una red neuronal artificial que analiza los problemas a medida que los encuentra. La lógica difusa, por otro lado, es una construcción de software que intenta codificar para el análisis de todas las áreas grises en el mundo natural, matemáticamente de antemano, y va más allá de la lógica booleana 0/1 binaria para incluir verdades parciales que se comparan entre sí. para llegar a una conclusión. Esto imita el espectro de juicios de valor que los seres humanos hacen continuamente cuando una simple respuesta de sí o no a las condiciones es inadecuada.