Los sistemas digitales de cómputo actuales presentan problemas al abordar tareas del mundo real, donde la información es masiva, redundante e imprecisa. Por ello, desde hace unos años se vienen proponiendo nuevos modelos de procesamiento inspirados en las soluciones encontradas por la naturaleza durante millones de años de evolución, que podrían ayudar a resolver importantes problemas tecnológicos como los de visión, habla, control e inteligencia artificial. De entre estos nuevos modelos destacan las redes neuronales artificiales >, que imitan la estructura del cerebro para reproducir algunas de sus capacidades y aprenden a realizar tareas a partir de ejemplos. Por otro lado, los sistemas difusos o borrosos (fuzzy) > emulan el razonamiento aproximado de nuestro cerebro, permitiendo manejar conceptos vagos e imprecisos como los empleados en la vida cotidiana. Ambos modelos, junto con otros como los algoritmos genéticos, se enmarcan en la denominada inteligencia computacional o soft computing >, complementando la inteligencia artificialmente clásica, y aplicándose ya a problemas muy diversos como reconocimiento de caracteres, electrodomésticos inteligentes, procesado de imagen, predicción bursátil, etc. Este libro se dirige a todo aquel que esté interesado en iniciarse en estas cuestiones, especialmente estudiantes, docentes y personal de la empresa, el único requisito es contar con una mínima base matemática, como la adquirida en estudios de ciencias, ingenierías o económicas. La primera edición (1997), primer libro en español dedicado a ambos temas, ha sido empleada como texto de clase en diversas universidades. Manteniendo la base original, en esta segunda edición > se ha actualizado muchos de sus capítulos, y se ha añadido una guía de recursos en Internet > y un CD-ROM >, que incluye software e información adicional.
