模糊化是一個多領域概念，具體含義取決於套用背景。以下是模糊化在不同領域中的定義：
在控制系統中，模糊化是將模糊控制器的輸入量的確定值轉換為相應的模糊語言變數值的過程。模糊語言變數值是一個模糊集合，因此模糊化方法應提供從精確量到模糊集合的轉變方法。
在圖像處理中，模糊化是指通過降低圖像中細節信息的表現力來實現圖像模糊的過程。這通常用於減少圖像中的噪聲或隱藏個人信息，例如在照片中模糊臉部或車牌號碼。模糊化通常通過套用卷積核來模糊圖像，而去模糊化則使用不同的算法，如盲去卷積算法，來恢復細節信息。
在邏輯和模糊集合中，模糊化是將邏輯的輸入數值轉換為各個分類集合的隸屬度的過程。輸入數值和隸屬度的關係被隸屬度函式定義，例如溫度被人為地劃分為寒冷、溫暖和炎熱分類，而這三個分類的隸屬度函式分別在平面上以藍色、橙色與紅色表示。在該問題中，溫度由三個模糊集合組成，且給定溫度數值，該數值對應於不同模糊集合的隸屬度由這三個集合的隸屬度函式確定。
在軟體測試中，模糊化是一種廣泛套用的測試技術，用於查找不適用的缺陷。它通過向目標程式注入隨機變化的輸入來測試軟體，並監視目標的行為是否異常。觸發異常行為的輸入報告為潛在錯誤。為了快速檢測bug，各種技術被提議通過智慧型策略明智地改變輸入，並有效地探索程式狀態。通常，模糊器從一組種子輸入開始，運行目標程式，並根據過去執行的反饋（例如覆蓋率或崩潰）改變輸入。整個過程被稱為模糊循環，模糊器可以在一定的時間內疊代，或者直到達到飽和點。