Loftfy Zadeh (1994) define a la lógica difusa como un concepto emanado de la lógica multivaluada, aunque solo en una fase inicial, ya que, en sentido estricto, la lógica difusa se relaciona a un sistema lógico que apunta a una formalización del razonamiento aproximado y a la solución de problemas a través de información puntual y contextual. Realmente se sitúa en el campo de la computación suave, cuyo objetivo principal es replicar la habilidad humana de tomar decisiones en base al procesamiento de datos de múltiple naturaleza.

El punto de partida de la computación suave se basa en la tesis de que la precisión y lo certero acarrean un costo basado en el valor de la tolerancia hacia la imprecisión y la incertidumbre que podrían ser explotados por el razonamiento computacional y a su vez, por los tomadores de decisiones.

La remarcable habilidad humana para explotar este tipo de características ambiguas dentro de un problema hace que, dentro del campo de la matemática, estadística y computación, sea una cualidad altamente útil. Generalmente estás tres áreas se basan o se alimentan de información cuantitativa que no siempre es posible obtener o construir dadas las condiciones del objeto que se pretende estudiar.

En el campo de las finanzas, la relevancia de aplicar lógicas difusas al análisis de los problemas de inversión radica en su capacidad de lidiar eficazmente con el conocimiento imperfecto o ambiguo de los rendimientos futuros de los activos. Es bien conocido que los mercados financieros son altamente complejos, con problemas de sistemas no lineales, los cuales se evidencian por la gran cantidad de ruido dentro de las series temporales, las mismas son afectadas por condiciones endógenas y exógenas que muchas veces son de difícil cuantificación y que más bien pertenecen al dominio del condicionamiento lingüístico o a las expectativas propias de los participantes de mercado.

La lógica difusa puede abarcar este tipo de factores y conglomerarlos junto a variables cualitativas para dar una solución que se acerque a retratar fidedignamente la realidad de los mercados financieros.

El uso de la lógica difusa en el ámbito financiero aporta cualidades y dimensiones de información útil que pueden englobar situaciones y características particulares de mercados financieros, opiniones de expertos y expectativas de los inversores.

Estas variables pueden adoptar valores de diversa naturaleza y, en conjunto, desarrollan modelos de inversión y evaluación que están mucho más apegados al desarrollo histórico de los instrumentos financieros que conforman estos modelos de inversión.

En el caso latinoamericano, esta ventajosa particularidad tiene un importante potencial de aplicabilidad en el área de las finanzas. Dadas las características específicas de los mercados latinoamericanos, donde escasea la información cuantitativa y la misma es de difícil acceso, existe información y vectores de valores cualitativos que pueden complementar y mejorar los resultados obtenidos, además de denotar de mejor manera los rendimientos y volatilidades de los instrumentos existentes en estos mercados y coadyuvar al desarrollo del sector real de estas economías

En la actualidad, la aplicación de la lógica difusa al sector de las finanzas presenta un incremento y especialización considerable, gracias en parte a la aparición de la analítica de datos y los conceptos de automatización derivados de machine learning, inteligencia artificial y algoritmos genéticos evolucionarios, los cuales permiten abarcar más información y paradigmas de análisis mucho más complejos que dan como resultado modelos matemáticos con gran capacidad de adaptación a los cambios y estudios de variables que coadyuvan a modelar la realidad de manera mucho más dinámica e innovadora. Los fundamentos de la lógica difusa y sus distintas vertientes de aplicación son considerados como un tema en boga dentro de múltiples ámbitos de la ciencia

Las principales ventajas asociadas a la aplicación de la lógica difusa al mundo de las finanzas estriban principalmente en su capacidad de integrar información vaga o imprecisa a modelos certeros, o bien, fungir como un complemento al uso de modelos de evaluación tradicionales que coadyuvan efectivamente al proceso de toma de decisiones, la utilización de los sistemas difusos incrementa la certidumbre de los datos obtenidos propulsando una cercanía considerable a los datos reales y a su evolución en el futuro, gracias a su capacidad de aglutinar datos de distinta de naturaleza y a su fuerte capacidad para el análisis de información en grandes cantidades y dimensiones

Derivado de esto, el manejo de los riesgos asociados a cualquier inversión pueden ser delimitados y estudiados de mejor manera ya que un procesador difuso puede extender su rango de evaluación a tantas variables como el diseñador considere necesario, de igual forma, su rápida capacidad de adaptación y reestructuración permite ampliar, reducir o proyectar la evaluación a un campo n-dimensional que enriquece los resultados obtenidos.