“Un robot inteligente es una máquina capaz de extraer información de su medio ambiente y utilizar dicho conocimiento sobre su mundo para moverse con seguridad, de forma significativa y con un propósito” [Arkin 98], “... La revista Newsweek lo resumía como: «Hoy en día ya se puede comprar algo que se parece a R2D2. Pero este R2D2 no nos ayudará a rescatar a la princesa Leia. De hecho no nos serviría ni para sacar la basura»“ [Pawson 86]. Existe una gran cantidad de definiciones para el término robot y muchas más para el tipo de acciones que debe realizar, pero la mayoría coincide en un aspecto: movilidad. Esto ya se ha caracterizado con anterioridad y se conoce como el problema de Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM), el cual pretende que un robot móvil pueda explorar el entorno de manera autónoma con sus sensores, obtener conocimiento acerca de éste, interpretar la escena, construir un mapa apropiado y localizarse a sí mismo en relación a dicho mapa de manera simultánea. El presente trabajo se aboca a la tarea de crear la representación del entorno del robot, utilizando para ello aprendizaje con Redes Neuronales Artificiales y Lógica Difusa.