Como un intento de construir máquinas cuyos modelos computacionales se aproximaran a los mecanismos de razonamiento humanos, surgen, a mediado de los años 50, diferentes técnicas de Inteligencia Artificial. Los Sistemas Expertos tratan de emular nuestra capacidad para estructurar la información. Las Redes Neuronales intentan emular la organización de nuestro cerebro.

Al igual que los sistemas expertos y las redes neuronales, los sistemas basados en lógica difusa obtienen la salida del sistema en función de sus entradas sin necesidad de recurrir a la utilización de un modelo analítico. Comparten con los primeros la característica de representar el conocimiento de forma estructurada (mediante reglas) y con los segundos la facilidad para manipular la información de forma numérica. Esta última cualidad hace especialmente atractiva la implementación en hardware de sistemas de inferencia basados en lógica difusa.


La Teoría de conjuntos difusos desarrollada por L. A. Zadeh a mediados de la década de los 60 y las técnicas de inferencia basadas en ella (Lógica difusa) proporcionan una herramienta adecuada para modelar la incertidumbre presente en el lenguaje natural y emular los mecanismos de razonamiento aproximado utilizados por el cerebro humano.