En el horizonte de los descubrimientos relacionados con la informática surgen no sólo ideas nuevas para mejorar las técnicas existentes, sino también paradigmas radicalmente diferentes de las actuales técnicas. Uno de ellos, actualmente estudiado por muchos investigadores, es la Computación Suave o Soft Computing. Su objetivo es aumentar el "coeficiente intelectual" de las máquinas dándoles la habilidad de imitar a la mente humana, la cual es blanda, suave, flexible, adaptable e inteligente.
Un programa de Computación Suave aprende de su experiencia por generalización y abstracción, emulando la mente humana, especialmente su habilidad para razonar y aprender en un ambiente de incerteza, imprecisión, incompletitud y verdad parcial, propios del mundo real. De esta forma, es capaz de modelizar y controlar una amplia variedad de sistemas complejos, constituyéndose como una herramienta efectiva y tolerante a fallas para tratar con los problemas de toma de decisiones en ambientes complejos, el razonamiento aproximado, la clasificación y compresión de señales y el reconocimiento de patrones. Sus aplicaciones están relacionadas, entre otras, con el comercio, las finanzas, la medicina, la robótica y la automatización.
La Computación Suave combina diferentes técnicas modernas de Inteligencia Artificial como Redes Neuronales, Lógica Difusa, Algoritmos Genéticos y Bioinspirados y Razonamiento Probabilístico. No obstante, conviene aclarar que la Computación Suave no es una mezcla de estas técnicas, sino una disciplina en la cual cada componente contribuye con una metodología distintiva para manejar problemas en su dominio de aplicación que, de otra forma, se tornarían irresolubles.
