Las memorias morfológicas difusas autoasociativas de proyección máxima y mínima (PAFMMs de max- y min-) son redes neuronales morfológicas difusas de dos capas diseñadas para almacenar y recuperar conjuntos difusos finitos. Este artículo aborda las principales características de estas memorias autoasociativas: capacidad de almacenamiento absoluto ilimitada, recuperación rápida de elementos almacenados, pocas memorias espurias y excelente tolerancia al ruido dilatante o erosivo. Se presta especial atención a la llamada PAFMM de Zadeh, que exhibe la mayor tolerancia al ruido entre las PAFMMs de max- y min-, además de no realizar operaciones aritméticas de punto flotante. Los experimentos computacionales revelan que la PAFMM de max- de Zadeh, combinada con una estrategia de enmascaramiento de ruido, produce un clasificador rápido y robusto con un gran potencial para tareas de reconocimiento facial.