Fuzzy-Logiken dienen der Interpretation von wagen, mehrdeutigen oder unpräzisen Informationen. Ihre Entscheidungsprozesse sind ähnlich den menschlichen Entscheidungen um aus ungefähren Daten exakte Lösungen zu interpretieren.
So kann beispielsweise eine Fuzzy- Logik bei der Interpretation von Digitalsignalen neben den beiden Zuständen "0" und "1" auch Zwischenwerte interpretieren. Dieser dritte Logikwert kann genau zwischen den beiden binären Werten "0" und "1" liegen und von der Fuzzy-Logik als "möglich" interpretiert werden. Des Weiteren kann man die Pegel zwischen den beiden logischen Zuständen in mehrere Intervalle unterteilen und jedem Intervallschritt denkbare Wahrscheinlichkeitswerte zuordnen. Das bedeutet, dass der Pegel der beispielsweise der logischen "1" am nächsten kommt, auch die höchste Wahrscheinlichkeit repräsentiert.
Die Fuzzy-Technik, die eine Unschärfe repräsentiert, bietet mit ihrer Wahrscheinlichkeitszuordnung wesentliche Vorteile bei der Steuerung und Optimierung von kritischen Prozessen, beispielsweise in der Automatisierung und Prozesssteuerung. Darüber hinaus wird die Fuzzy-Logik auch in Expertensystemen bei der Wissensverarbeitung eingesetzt.