В цьому випадку в нейронних мережах застосовуються принципи нечіткої логіки для сповільнення процесу налагодження або поліпшення інших параметрів. При такому підході нечітка логіка є лише інструментом нейронних мереж і така система не може бути інтерпретована в нечіткі правила, оскільки являє собою «чорну скриню»;

Системи з тісною взаємодією нечіткої логіки і нейронних мереж. Під терміном «нейро-нечіткі мережі» частіше за все мають на увазі системи саме цього типу. Як правило інтегровані системи є системами типу Мамдані або Такагі-Сугено

У таких системах налагодження параметрів виконується за допомогою нейронних мереж. Далі нечітка система функціонує самостійно. Виділяють такі типи паралельних нейро-нечітких моделей\\: 1) нечітка асоціативна пам’ять (fuzzy associative memory);

В цьому випадку в нейронних мережах застосовуються принципи нечіткої логіки для прискорення процесу налагодження або поліпшення інших параметрів. При такому підході нечітка логіка є лише інструментом нейронних мереж і така система не може бути інтерпретована в нечіткі правила, оскільки являє собою «чорну скриню»

Системи із виділенням нечітких правил шляхом використання карт, що самоорганізуються (fuzzy rule extraction using selforganizing maps); системи, здатні навчати параметри нечітких множин (systems capable of learning fuzzy set parameters);