Vid datautvinning handlar två viktiga uppgifter om klassificering och klusterbildning. I allmänhet tilldelar klassificeringsgivaren en klassetikett från en uppsättning fördefinierade klasser till ett nytt inmatningsobjekt. Medan, med tanke på en uppsättning objekt, klusterbildning skapar olika grupper av dessa objekt med hjälp av någon likhet åtgärd. I samband med maskininlärning övervakas klassificeringen lärande och klusterbildning är oövervakat lärande. Det finns olika metoder för klassificering och klusterbildning. På senare tid har många suddiga neurala nätverk föreslagits som kan användas för klassificering och klusterbildning. Till skillnad från andra tekniker är de luddiga neurala nätverken snabbt utbildningsbara, lämpliga för online-utbildning, ger ett mjukt beslut, och kan bygga icke-linjära beslut gränser. Alla dessa fördelar gör dem lämpliga för svåra verkliga problem med klassificering och klusterbildning. Detta dokument ger en översikt över den senaste tidens luddiga neurala inlärningsalgoritmer och fokuserar främst på klassificering av mönster/objekt och kluster. Termer för referensindex
2016 presenterade Kulkarni och Honwadkar en omfattande studie om fuzzy neural networks tekniker som används för klassificering och klusterering REF.