En las anteriores partes de este artículo, pudimos ver los conceptos necesarios para entender que es la lógica difusa. Mucha de la gente que halla leído por primera vez puede entender que la lógica difusa tiene poco o nada que ver con el mundo real, sin embargo, es justamente la lógica difusa la que más se acerca a la vida real.
Para entenderlo, podemos utilizar el siguiente ejemplo. Supongamos que estamos en la Subbética Cordobesa, cerca del bello pueblo de Zuheros desde donde se puede ver la vasta extensión de olivares, un domingo de enero a las doce del medio día a unos 1200 metros sobre el nivel del mar. La temperatura es gélida y ronda los cero grados. Si te preguntarán ¿Cuanto frío tienes?, la respuesta más lógica sería Mucho, si se utilizara la lógica tradicional debería de indicarse un porcentaje exacto del nivel de frío que en ese momento tienes, pero la respuesta Mucho es la que nos indica, que estamos utilizando la lógica dífusa, debido a que se está definiendo que dentro de la variable "Tener Frío", tú te hallas en un conjunto definido como Mucho.
Para nosotros, este tipo de respuesta Mucho es una respuesta válida, que nos permite identificar que la persona que ha contestado nos ha sugerido que necesita mucho más calor para estar cómodo.
Sin embargo, una máquina no entendería este concepto, para las máquinas (basadas en lógica tradicional) la palabra mucho sería solamente un dato, carente de información alguna, mientras que si definiéramos que su nivel de calor es de 0.003%, podría entender que esa persona necesita calor, pues carece de él.
A este tipo de variables que serán contestadas con un valor lingüístico son conocidas como Variables Lingüísticas y pueden ser utilizadas con la lógica difusa.
Con estas variables lingüísticas, una máquina podría cuantificar conceptos claros para nosotros, como por ejemplo "Ser amable" o incluso podría cuantificar "La Belleza" de una persona.
Ahora bien, matemáticamente, las variables lingüísticas están definidas como una quíntupla definida como sigue:
Variable Lingüística ={x, T(x), U, G, M}
Donde:- X => será el nombre de la variable.
- T(x) => será el conjunto de nombre que puede tener la variable.
- U=> Es el universo (entorno) donde será evaluada la variable.
- G => Es el conjunto de reglas que generan los nombres.
- M => Conjunto de semánticas, con el que asignamos a cada objeto de X a su significado.
Para poner un ejemplo, vamos a utilizar el concepto de velocidad. 
Este concepto, el concepto velocidad, no podría ser entendido por cualquier máquina, entendería que un objeto va a 80 km/h pero no que es rápido.
Para este ejemplo, X sería el nombre de la variable.
T(x) sería el conjunto de nombres que puede tener la variable (alto, medio, bajo), es decir velocidad alta, velocidad media.
Como se puede ver con estos valores un humano saca poca información, ¿podría decirse que la velocidad es alta con 30 km/h cuando hablamos en un concepto de viaje en tren?, sin embargo si se puede decir que la velocidad es alta cuando hablamos de ir corriendo. Aquí es donde entra el universo. Ahora bien, como toda regla semántica, G y M definen que valores son correctos cuando se utiliza esta variable lingüística, estableciendo que "Velocidad alta" es correcta, mientras que "Poca Velocidad" no, aunque para un humano esto es obvio, las máquinas deben de conocer que tipo de lenguaje es aceptado y cual no.
Como se vio en la parte 2, los conjuntos difusos deberán de tener detallados su función de pertenencia, así Velocidad alta tendrá una función de pertenencia, Velocidad media tendrá otra función de pertenencia y Velocidad baja tendrá otra función de pertenencia. Así cuando se pregunta por una velocidad en concreto para el universo "Coche", se deben de evaluar cada uno y se especificará el valor correspondiente. Con el siguiente gráfico podrías definir los valores 10Km/h, 80 Km/h y 200 Km/h.
Claramente, si definimos el valor 10 kM/h pertenecerá al conjunto "Velocidad Baja" con 1, al conjunto "Velocidad Media" con 0.1 y al conjunto "Velocidad Alta" como 0, y si escogemos 80 Km/h tendremos para el primero y el tercero 0.1 mientras que será 1 para "Velocidad Media".
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