La transformación difusa es una técnica aplicada para aproximar una función de una o más variables aplicada por investigadores en varios análisis de imágenes y datos. En este trabajo presentamos un resumen de un método de transformación difusa propuesto en años recientes en diferentes disciplinas de minería de datos, como la detección de relaciones entre características y la extracción de reglas de asociación, análisis de series temporales, clasificación de datos. Después de haber dado la definición del concepto de Transformada Difusa en una o más dimensiones en las que también se explora la restricción de densidad de datos suficiente con respecto a las particiones difusas, se analizan los enfoques de análisis de datos propuestos recientemente en la literatura basados en el uso de la Transformada Difusa. En particular, se exploran las estrategias adoptadas en estos enfoques para gestionar la restricción de densidad de datos suficiente y los resultados de rendimiento obtenidos, en comparación con los medidos al adoptar otros métodos en la literatura. La última sección está dedicada a consideraciones finales y escenarios futuros para el uso de la Transformada Difusa para el análisis de datos masivos y de alta dimensión.