El término “inteligencia computacional” engloba un conjunto de técnicas caracterizadas su capacidad para integrar imprecisión en valores, afirmaciones o mediciones aproximadas, así como para ser tolerantes a ruido en los datos que se procesan o encontrar soluciones sin un conocimiento explícito o completo de la estructura del problema a resolver. Esto las convierte en una alternativa factible cuando la complejidad, imprecisión o incompletitud de los problemas a tratar impiden su resolución mediante técnicas tradicionales de resolución de problemas u optimización. Aunque la enumeración de estas técnicas no es cerrada ni está completamente consensuada, dentro de ellas se encuentran técnicas tales como la lógica difusa, las redes neuronales y la computación bioinspirada (algoritmos genéticos, colonias de hormigas, partículas de enjambre, etc.), cada una con sus puntos fuertes y débiles. Esta línea de investigación se centra en análisis de la oportunidad de aplicación de las técnicas de soft-computing en aquellas situaciones donde puedan contribuir con sus capacidades diferenciadoras, tanto de forma individual como, a menudo más adecuadamente, mediante su agregación para interactuar de forma colaborativa y/o competitiva (hibridación), lo que permitirá potenciar/atenuar las fortalezas/debilidades de sus técnicas integrantes.
