Hoạt động suy diễn của một mô hình mờ có thể tóm tắt thành ba (hoặc bốn) bước như sau:
1. Mờ hoá - Các giá trị rõ đầu vào mô hình được dùng làm đối số cho các hàm thuộc ứng với các giá trị ngôn ngữ tương ứng xuất hiện trong phần giả thiết mỗi luật mờ IF- THEN. Kết quả, mô hình thu được độ thuộc của giá trị rõ đối với mỗi giá trị ngôn ngữ ( mà thực chất là một tập mờ ) tương ứng trong phần giả thiết mỗi luật. Sau bước này, xét về mặt suy diễn mờ, mô hình đã xác định được giá trị chân lý của các tiền đề nằm trong phần giả thiết của mỗi luật ( ứng với bộ số rõ cụ thể đầu vào). Giá trị chân lý của toàn bộ phần giả thiết mỗi luật được xác định thông qua phép Hội mờ giữa giá trị chân lý của các tiền đề thành phần.
2. Suy diễn - Giá trị chân lý của phần giả thiết mỗi luật được áp dụng lên phần kết luận của luật đó thông qua phép Kéo theo mờ. Theo đó, với mỗi luật, mô hình thu được ở phần kết luận một tập con mờ. Phép Kéo theo mờ thông thường dựa trên hai toán tử là
Min hoặc Product. Khi suy diễn theo toán tử Min, tập mờ kết quả suy diễn được hình thành từ hàm thuộc của giá trị ngôn ngữ phần kết luận bị cắt bởi một đường ngang mà độ cao tương ứng với mức chân lý phần giả thiết. Trong khi đó, với toán tử Product , tập mờ kết quả suy diễn có hàm thuộc dựa trên hàm thuộc đầu ra của kết luận được co giãn theo một tỉ lệ ứng với mức chân lý của phần giả thiết.
3. Kết nhập - Tất cả các tập con mờ ứng với đầu ra của mỗi luật được kết hợp với nhau ( thông qua phép Hợp mờ ) tạo thành một tập con mờ duy nhất biểu diễn biến mờ đầu ra cơ chế suy diễn. Quá trình tính toán kết nhập thông thường dựa trên hai toán tử là
Max hoặc Sum. Với Max, tập mờ tổng hợp đầu ra có giá trị hàm thuộc tại mỗi điểm trên tập nền bằng giá trị hàm thuộc lớn nhất của tất cả các tập con mờ tương ứng ở đầu ra mỗi luật tại điểm đó. Trong khi đó, với Sum, tập mờ tổng hợp đầu ra có giá trị hàm thuộc tại mỗi điểm trên tập nền bằng tổng giá trị hàm thuộc của tất cả các tập con mờ tương ứng ở đầu ra mỗi luật tại điểm đó.
4. Khử mờ - Công đoạn này là tuỳ chọn và được sử dụng khi cần chuyển đổi giá trị biến ngôn ngữ đầu ra thành một giá trị số rõ ( điều này thường gặp với các mô hình hệ thống điều khiển). Có rất nhiều kỹ thuật khử mờ nhưng phổ biến được sử dụng là phương pháp xác định trọng tâm và phương pháp xác định vùng cực đại. ở phương pháp xác định trọng tâm, giá trị rõ của biến đầu ra được tính toán bằng cách tìm giá trị trọng tâm hàm thuộc của giá trị mờ. Còn đối với phương pháp tìm cực đại, giá trị rõ được chọn là giá trị mà tại đó tập con mờ đạt giá trị chân lý cực đại. Nói chung, các phương pháp khử mờ này đòi hỏi nhiều chi phí tính toán và không có cách nào để phân tích chúng một cách chính xác ngoại trừ việc thông qua các nghiên cứu thực nghiệm.