Neurala nätverk och fuzzy logic är båda vanligtvis mjukvarusystem som är designade för att känna igen mönster i data eller händelser och simulera naturliga mänskliga reaktioner och beslutsprocesser. Medan traditionella beräkningsmodeller använder diskreta beräkningar för utdata från början av att slå på systemet, kräver neurala nätverk och fuzzy logik en period av träning eller inlärning för att ge meningsfulla resultat. Begreppsmässigt är motsatsen till neurala nätverk och fuzzy logik i avancerade datorsystem tillämpningen av expertsystem, som är förinställda datalager eller kunskapsbaser som är sammanställningar av tidigare etablerad förståelse av en mängd experter inom ett område.
Både den inneboende fördelen och bristen i adaptiva system som använder neurala nätverk och luddig logik är deras prediktionsförmåga. De är icke-linjära statistiska datamodelleringsverktyg, vilket innebär att de kan komma fram till olika slutsatser av samma problem beroende på vilken väg som tas för att analysera problemet. Där ett expertsystem baserat på standardprogrammeringskonstruktioner skulle avgöra om en individ ansågs vara lång baserat på en tydlig gränspunkt, säg 6 fot (1.83 meter) eller mer definierar lång, där 5 fot 11 tum (1.8 meter) inte gör det, neurala nätverk och fuzzy logic fattar beslutet baserat på analys av stödjande data, antalet individer i en grupp och var och ens längd, hur medelhöjder för undergrupper inom gruppen påverkar den övergripande uppfattningen av vad som är högt, och så vidare. Denna förmåga hos människor kallas intuition, eller naturen av att se på världen på ett icke-linjärt sätt och redogöra för undantag från regeln när man fattar beslut.
Andra termer som används för neurala nätverk och fuzzy logiksystem inkluderar fallbaserade resonemang, genetiska algoritmer, studier i kaosteori som det gäller programvara och artificiell intelligens i allmänhet. De två systemen tenderar att skilja sig åt när det gäller att lösa subjektiva problem. Neurala nätverk är ett direkt försök att modellera hur neuroner fungerar i den mänskliga hjärnan, genom en tillväxtcykel av ett artificiellt neuralt nätverk som analyserar problem när det stöter på dem. Fuzzy logic, å andra sidan, är en mjukvarukonstruktion som försöker koda för analys av alla gråområden i den naturliga världen, matematiskt i förväg, och går bortom binär 0/1 boolesk logik för att inkludera partiella sanningar som vägs mot varandra att komma fram till en slutsats. Detta efterliknar det spektrum av värdebedömningar som människor ständigt gör när ett enkelt ja eller nej svar på förhållanden är otillräckligt.