Нечёткие системы полезны в задачах машинного обучения, потому что они способны работать с неточными или двусмысленными данными. 5 Нечёткая логика принимает во внимание всю неоднозначность проблемы, сопоставляя несколько показателей правдоподобности высказываний. 5

Некоторые другие преимущества нечётких систем:

• Вывод в рамках единого пространства истинности. 2 Это достигается за счёт преобразования отношений между фактом и посылкой в так называемое нечёткое значение истинности. 2 Такой подход упрощает вычисление составной функции истинности и уменьшает зависимость её сложности от количества входов. 2
• Динамическое группирование информации по категориям. 5 Это повышает производительность за счёт снижения восприимчивости к шуму и экстремальным значениям. 5