İstatistikte ve olasılık kuramında, belirsizliklerle değil kesinliklerle çalışılır ama insanın yaşadığı ortam daha çok belirsizliklerle doludur. Bu yüzden insanoğlunun sonuç çıkarabilme yeteneğini geliştirebilmek için belirsizliklerle çalışmak gereklidir. Bulanık mantık insan düşüncesini taklit ederek kesin bilgi yerine yaklaşık bilgi kullanır. Bulanık mantık ile kesin olan klasik mantık arasındaki temel fark bilinen anlamda matematiğin sadece aşırı uç değerlere izin vermesidir. Klasik matematiksel yöntemlerle karmaşık sistemleri modellemek ve kontrol etmek işte bu yüzden zordur, çünkü veriler eksiksiz olmalıdır. Bulanık küme kuramı küme teriminin klasik anlamının genişletilmesine dayanarak belirsiz ve tam olmayan bilginin işlenmesi için özel mantıksal ve matematiksel işlemleri belirtir. Bu çalışmada, teknolojik alanda oldukça geniş bir kullanım alanı olan bulanık mantığın, hayvancılıkta son yıllarda kullanılmaya başlanılması nedeniyle, öncelikle bulanık mantığın temeli anlatılmaya çalışılmış, daha sonra da hayvancılık alanında yapılan çalışmalardan örnekler sunulmuştur.

In statistics and probability theory we are working with certainty but our lives full of the uncertainties. Therefore, the human have to work with uncertainties to improve own resulting ability. Fuzzy logic uses approximation instead of exact information, imitating the human thinking. The basic difference between classical logic and fuzzy logic is, classical logic allows mathematics to use only extreme values. Therefore, modeling and controlling of complicated systems with classical mathematical methods is difficult, due to the complete inputs. The fuzzy set theory is based on an extension of the classical meaning of the term ‘set’ and formulates specific logical and arithmetical operations for processing imprecise and uncertain information. In this study, it was tried to explain the basic of the fuzzy logic due to the recently implementation of fuzzy logic in animal science, then was presented some samples of studies made in animal breeding.