Pehme andmetöötlus on arvutiteaduse haru, mis töötab põhimõttel, et kõik probleemide lahendused ei saa olla täpselt täpsed. Kõige sagedamini seostatakse seda arvutustehnikatega, mis on loodud matkima bioloogiat, eelkõige inimese aju. Enamikku pehme andmetöötlusega lahendatavatest probleemidest ei saa lihtsalt puhtalt matemaatiliseks lähenemisviisiks jagada.
Pehme andmetöötluse mõiste mõistmiseks on vaja mõista arvuti ja inimaju erinevusi, eriti nende suhtelisi tugevusi ja eeliseid. Aju töötab konkreetse ülesande täitmisel aeglasemalt, kuid on palju osavam kaaluma mitut võimalust korraga. Arvutid suudavad arvutada kiiremini, kuid piirduvad loogilisema, ühe asja ja ajapõhise lähenemisega.
Et tuua näiteid nendest erinevustest praktikas, võib otsingumootor sekundi murdosa jooksul otsida teatud tekstiosa kogu indekseeritud veebist. Inimene ei pruugi elu jooksul samaväärse koguse trükimaterjaliga sama ülesannet täita. Arvutid tunnevad aga kujutist, näiteks nägu, suhteliselt halvasti. Inimene tunneb tavaliselt tuttava näo ära hetkega, samas kui mõne sekundiga on võimalik ära tunda isegi keegi, kellega ta kunagi ammu kohtus.
Arvatakse, et see näotuvastusvõime erinevus tuleneb sellest, et inimesed teevad näo kui terviku meeldejätmisel head tööd, erinevalt arvutist, mis jagab pildi üksikuteks piksliteks ja võrdleb neid ükshaaval. Samal ajal on inimene kindel, et märkab piisavalt sarnasusi, et olla kindel, et teha tugevat oletust, isegi kui seal on väikesed või isegi suured erinevused. Inimene tunneb tavaliselt ära vana koolisõbra näo, isegi kui see on vananemise tõttu dramaatiliselt muutunud; inimene teeb head tööd oluliste tunnuste, nagu silmad ja luu struktuur, tuvastamisel.
Pehme andmetöötluse eesmärk on jäljendada inimeste või teiste loomade lähenemisviisi probleemide lahendamisel. See võib hõlmata hägusloogika kasutamist, mis on kontrastiks traditsioonilisele binaarloogikale, kus iga andmeosa on kas 1 või 0, mida võib pidada valeks või õigeks. Hägusloogika võimaldab andmelõiku hinnata mis tahes etapis vahemikus 0 kuni 1, mis võrdub lõpmatu täpsusastmega.
Pehme andmetöötluse kõige levinumad kasutusalad hõlmavad bioloogilise struktuuri, näiteks aju kaardistamist. See võimaldab teadlastel rohkem teada saada, kuidas aju töötab ja kuidas neuroloogiliste probleemidega toime tulla. Pehmet andmetöötlust saab kasutada ka inimestele arusaadava loogika alusel töötava tarkvara kujundamise hõlbustamiseks. Seda saab kasutada ka arvutustehnika hübriidkäsitluse alusena, ühendades inimeste arutlusoskused arvuti töötlemiskiiruse ja täpsusega.