Jaringan saraf dan logika fuzzy keduanya biasanya sistem perangkat lunak yang dirancang untuk mengenali pola dalam data atau peristiwa dan mensimulasikan reaksi alami manusia dan proses pengambilan keputusan. Sedangkan model komputasi tradisional menggunakan perhitungan diskrit untuk output dari awal menyalakan sistem, jaringan saraf dan logika fuzzy memerlukan periode pelatihan atau pembelajaran untuk menghasilkan hasil yang berarti. Secara konseptual, antitesis jaringan saraf dan logika fuzzy dalam sistem komputer tingkat lanjut adalah penerapan sistem pakar, yang merupakan penyimpanan data yang telah ditetapkan sebelumnya atau basis pengetahuan yang merupakan kompilasi dari pemahaman yang telah ditetapkan sebelumnya oleh berbagai pakar di suatu bidang.
Baik kelebihan dan kekurangan yang melekat dalam sistem adaptif yang menggunakan jaringan saraf dan logika fuzzy adalah kemampuan prediktifnya. Mereka adalah alat pemodelan data statistik non-linier, yang berarti bahwa mereka mungkin sampai pada kesimpulan yang berbeda untuk masalah yang sama tergantung pada jalur yang diambil untuk menganalisis masalah. Di mana sistem pakar berdasarkan konstruksi pemrograman standar akan memutuskan apakah seseorang dianggap tinggi berdasarkan titik batas yang jelas, katakanlah 6 kaki (1.83 meter) atau lebih tinggi mendefinisikan tinggi, di mana 5 kaki 11 inci (1.8 meter) tidak, jaringan saraf dan logika fuzzy membuat keputusan berdasarkan analisis data pendukung, jumlah individu dalam kelompok dan tinggi masing-masing, bagaimana rata-rata tinggi untuk sub-kelompok dalam kelompok mempengaruhi persepsi keseluruhan tentang apa yang tinggi, dan seterusnya. Kemampuan pada manusia ini disebut sebagai intuisi, atau sifat melihat dunia secara non-linier dan memperhitungkan pengecualian terhadap aturan dalam mengambil keputusan.
Istilah lain yang digunakan untuk jaringan saraf dan sistem logika fuzzy termasuk penalaran berbasis kasus, algoritma genetika, studi dalam teori chaos yang berlaku untuk perangkat lunak, dan kecerdasan buatan, secara umum. Kedua sistem cenderung berbeda dalam pendekatan mereka untuk memecahkan masalah subjektif. Jaringan saraf adalah upaya langsung untuk memodelkan cara neuron berfungsi di otak manusia, melalui siklus pertumbuhan jaringan saraf tiruan yang menganalisis masalah saat menghadapinya. Logika fuzzy, di sisi lain, adalah konstruksi perangkat lunak yang mencoba mengkode untuk analisis semua area abu-abu di dunia alami, secara matematis sebelumnya, dan melampaui logika biner 0/1 Boolean untuk memasukkan kebenaran parsial yang ditimbang satu sama lain untuk sampai pada suatu kesimpulan. Ini meniru spektrum penilaian nilai yang terus-menerus dibuat oleh manusia ketika jawaban ya atau tidak sederhana terhadap kondisi tidak memadai.