El objetivo fundamental de esta línea es desarrollar modelos teóricos, implementaciones que permitan tratar con información imprecisa e incierta en bases de datos. Por ejemplo representar y/o consultar el caso de que sólo se sepa que el valor de un dato referente a producción de una empresa es “alta” con una fiabilidad de 0.9.

Este tipo de datos no se puede tratar, ni en consulta ni en representación, mediante bases de datos convencionales. Los resultados de esta línea han permitido, desde el punto de vista teórico generalizar los distintos modelos de bases de datos: relacional, deductiva, orientada a objetos y objeto relacional, para que se puedan representar y consultar datos imprecisos e inciertos. Estas generalizaciones se basan en la teoría de conjuntos difusos y han dado origen a distintos modelos de Bases de Datos Difusas (FDB).

Estos modelos de bases de datos se han implementado en distintos sistemas software que han ido evolucionando, alguno de los cuales (SGDBORD) ha sido registrado como propiedad intelectual.

Desde el punto de vista práctico, sus implementaciones y lenguajes se han aplicados a distintos campos, habiéndose trabajado con:

• Bases de datos difusas aplicadas a datos agrícolas, concretamente al cultivo del olivar.
• Modelado de consultas flexibles para bases de datos médicas.
• Evaluación la similitud entre las geometrías de deformación de las columnas vertebrales de pacientes afectados por escoliosis.
• Desarrollo de un sistema de gestión para aplicaciones inmobiliarias, el cual también tiene registro de propiedad intelectual (INMOWEB)

Por último hemos aplicado las bases de datos deductivas difusas a datos obtenidos por la misión ROSETTA (Agencia Espacial Europea).