Una tasa de demanda imprecisa crea problemas en la optimización de ganancias en escenarios comerciales. El objetivo es anular la naturaleza imprecisa de la tasa de demanda con la ayuda del método nublado difuso. Tradicionalmente, se presume que todos los artículos en un lote ordenado son de buena calidad. Sin embargo, el lote entregado puede contener algunos artículos defectuosos, que pueden ocurrir durante la producción o el mantenimiento. La inspección de un lote ordenado es indispensable en la mayoría de las organizaciones y puede considerarse como un tipo de aprendizaje. La demostración de aprendizaje, un desarrollo estadístico que expresa costos decrecientes, es necesario para lograr cualquier proceso cíclico. Además, los artículos defectuosos se venden inmediatamente después del proceso de selección como un lote único a un precio descontado, y la fracción de artículos defectuosos sigue una curva de aprendizaje en forma de S. La política de crédito comercial es adecuada para que los proveedores y minoristas maximicen sus ganancias durante el negocio. En este documento, se desarrolla un modelo de inventario con aprendizaje y política de crédito comercial bajo el entorno nublado difuso donde la tasa de demanda se trata como un número nublado difuso. Finalmente, se maximiza la ganancia total del minorista con respecto a la cantidad del pedido. Se presenta un análisis de sensibilidad para estimar la robustez del modelo.