模糊邏輯領域由不確定的管理發展而來。很多在問題解決情境中面對的問題是：所有的相關資訊都無法獲得，而可獲得的資訊又可能是混亂或並不相關的。例如；只知道一些症狀或線索不能讓人確認產生觀察到的症狀或線索的獨特、偶然過程鏈。其他問題包括“知識的不確定”和“知識的不精確”。模糊邏輯的一個目的是幫助處理不確定和不精確問題。

另一方面，很多決定不需要精確的知識。當某人把手放在滾燙的火爐上時，他不需要為了明白迅速縮回手是必要的而知道火爐的精確溫度。

模糊邏輯涉及到一個事實：很多判斷和感知都不是精確的和確定的，而是“近似的”。在叫某人“禿頭”之前，他的頭上有多少頭髮或者沒有多少頭髮？叫某人“高”之前，他應該有多少公分？答案對（高、禿頭的）男人、女人或孩子來說都是一樣的嗎？

模糊邏輯不像二進位的binary邏輯那麼嚴格。在模糊邏輯中，決定通常通過運用近似或相對價值觀，如“比……更大”或“比……更少”或衡量觀察的簡單形式來獲得。這些決定的有效性與其說是由某人衡量的精確性或近似性決定，不如說是所有評價相結合的結果。在模糊邏輯中，任何元素與群體的關係都沒有得到清楚的定義，而是根據暫時的條件而變化。

（請參閱Logic，Complexity and Uncertainty。）