În prezent, asistăm la dezvoltarea cu succes a folosirii  tehnicii de calcul în domeniul inteligenţei artificiale, care constă în crearea de sisteme inteligente, bazate pe cunoştinţe care încearcă să simuleze raționamentul uman. Printre sistemele bazate pe cunoştinţe se regăsesc şi sistemele expert, destinate pentru rezolvarea unor probleme dintr-un domeniu concret. Realizarea unor sisteme puternice și eficiente, bazate pe cunoştinţe necesită o reprezentare corespunzătoare a acestora, orientate spre prelucrarea computerizată. Pentru reprezentarea cunoștințelor se pot folosi următoarele modele: sistemul de producţie, bazat pe reguli de producţie; modelul bazat pe teoria frame-urilor; modelul bazat pe rețele semantice; modelul logic, bazat pe logica predicatelor de ordinul întîi. Cunoașterea trăsăturilor şi limitelor acestor modele de reprezentare și a mecanismului deductiv corespunzător de către proiectantul de sisteme, bazate pe cunoștințe, este absolut necesară, întrucît de selectarea raţională a acestor metode depinde obținerea soluțiilor optime scontate, şi, în general, rentabilitatea acestor sisteme. În viaţa de toate zilele, alături de cunoştinţele care pot fi descrise cu precizie cu ajutorul modelelor de reprezentare amintite mai sus, se întîlnesc și cunoștințe “neclare”. În această lucrare se va aborda problema referitoare la reprezentarea cunoştinţelor neclare, insistîndu-se asupra folosirii teoriei fuzzy în reprezentarea cunoștințelor imprecise a căror graniţă nu este delimitată.