Разница между системами, основанными на прецедентах, и нейронными сетями заключается в их принципах работы и задачах, которые они решают:

1. Системы, основанные на прецедентах, содержат описание примеров или прецедентов, а не обобщённых ситуаций. 1 Поиск решения проблемы осуществляется по аналогии на основе абдуктивного вывода (от частного к частному). 1 Такие системы применяются для распространения знаний и в системах контекстной помощи. 4
2. Нейронные сети — это обобщённое название группы математических алгоритмов, обладающих способностью обучаться на примерах, «узнавая» впоследствии черты встреченных образцов и ситуаций. 4 В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными, а также выполнять обобщение. 8 Благодаря этой способности нейронные сети используются при решении задач обработки сигналов и изображений, распознавания образов, а также для прогнозирования. 4