Die Exemplartheorie wird oft der Prototypentheorie gegenübergestellt, die eine andere Methode der Kategorisierung vorschlägt. Wir verwenden sowohl die Exemplar- als auch die Prototyp-Methode bei der Beurteilung von Kategorien, und sie arbeiten oft zusammen, um die genaueste Schlussfolgerung zu erzielen. Kürzlich wurde die Übernahme von prototypen- und exemplarbasierten Darstellungen und Kategorisierungen in ein kognitiv inspiriertes künstliches System namens DUAL PECCS (Dual Prototypes and Exemplars based Conceptual Categorization System) implementiert, das dank dieser Integration die Kategorisierungsmöglichkeiten klassischer Kategorisierungsmodelle erweitert hat. Die beiden Theorien ähneln sich insofern, als sie die Bedeutung der Ähnlichkeit bei der Kategorisierung betonen: Nur wenn ein neuer Stimulus einem Prototyp oder Exemplar ähnelt, kann er einer Kategorie zugeordnet werden. Sie beruhen auch beide auf demselben allgemeinen kognitiven Prozess: Wir erleben einen neuen Reiz, ein Konzept im Gedächtnis wird ausgelöst, wir beurteilen die Ähnlichkeit und ziehen eine Schlussfolgerung für die Kategorisierung. Die Besonderheiten der beiden Theorien sind jedoch unterschiedlich. Die Prototypentheorie besagt, dass ein neuer Reiz mit einem einzigen Prototyp in einer Kategorie verglichen wird, während die Exemplartheorie besagt, dass ein neuer Reiz mit mehreren bekannten Exemplaren in einer Kategorie verglichen wird. Während ein Prototyp ein abstrakter Durchschnitt der Mitglieder einer Kategorie ist, ist ein Exemplar ein tatsächliches Mitglied einer Kategorie, das aus dem Gedächtnis gezogen wird. Während Prototypen sparsam sind – d. h. sie sind eher geeignet für schnelle Urteile – sind Exemplare weniger sparsam. Andererseits sind Prototypen weniger flexibel als Exemplare: Exemplare können atypische Mitglieder einer Kategorie, wie z. B. einen Pinguin, der zur Kategorie „Vögel“ gehört, leichter erklären, weil ein Exemplar die Merkmale einer Kategorie nicht wie ein Prototyp ausmittelt. Exemplare können variable Kategorien – also solche mit weniger ausgeprägten Merkmalen – wie z. B. „Spiele“ viel besser erfassen als Prototypen, die sich auf typische Merkmale stützen, um die Zugehörigkeit zu bestimmen. Ein weiterer Unterschied, den die Forschung nahelegt, besteht darin, dass Exemplare nach langer Erfahrung mit einem Konzept eher verwendet werden als Prototypen.
Der Kategorisierungsprozess zur Bestimmung der Tierart eines Hundes kann als Beispiel für die Anwendung der Exemplartheorie herangezogen werden. Alle Merkmale des Hundes werden berücksichtigt und separat mit anderen Tieren verglichen, denen die Person zuvor begegnet ist. Die Person würde schließlich zu dem Schluss kommen, dass es sich bei dem Tier um einen Hund handelt, da es alle Merkmale aufweist, die zuvor mit einem Beispiel für einen Hund in Verbindung gebracht wurden. Die Person könnte diese Schlussfolgerung mit Hilfe der Prototypentheorie ziehen, wenn es sich um einen durchschnittlich aussehenden Hund handelt, aber was passiert, wenn der Hund nur drei Beine hat und nicht bellt? In diesem Fall könnte die Person aufgrund der Prototypentheorie nicht zu dem Schluss kommen, dass es sich bei dem Tier um einen Hund handelt, weil es keine prototypischen Merkmale aufweist. Die Exemplartheorie würde jedoch frühere Beispiele von Hunden berücksichtigen, die nicht bellen, oder von Hunden, die Verletzungen haben und denen daher Gliedmaßen fehlen. Exemplarbasierte Kategorisierungsansätze gehen sorgfältig alle Beispiele durch, die in einer bestimmten Kategorie vorkommen, um eine genaue Kategorisierung zu ermöglichen.
Widersprüchliche Aussagen wurden über die Genauigkeit der Exemplartheorie für die Kategorisierung gemacht, wenn sie mit der Prototypentheorie verglichen wird. Eine Studie an der Arizona State University kam beispielsweise zu dem Schluss, dass die Exemplartheorie bei minimaler Kategorienerfahrung am genauesten ist und mit zunehmender Erfahrung die Prototypentheorie genauer ist. Eine andere Studie zeigt jedoch, dass der exemplarische Ansatz mit zunehmender Vertrautheit mit einer Kategorie genauer ist, weil das Wissen über die Mitglieder größer ist als das, was durch einen einzelnen Prototyp dargestellt werden kann. Es ist klar, dass es einige Situationen gibt, in denen der exemplarische Ansatz am genauesten ist, und andere, in denen er vielleicht nicht so genau ist. Dennoch ist es offensichtlich, dass das Gehirn im Alltag eine Kombination von Kategorisierungsansätzen verwendet.
Eine Studie der Universität von Oregon ergab, dass prototypische Durchschnittswerte eher vergessen werden als viele spezifische Beispiele. Sich nur auf Prototypen zu verlassen, erlaubt keine angemessene Berücksichtigung, und sich nur auf Beispiele zu verlassen, kann ineffizient sein. Die Exemplartheorie ist flexibler als die Prototypentheorie, aber weniger ökonomisch; eine Kombination aus beiden gleicht die Flexibilität mit der Effizienz aus. Die Erfahrung mit verschiedenen Beispielen führt im Durchschnitt zu einem sich ständig verändernden, genaueren Prototyp – die Exemplartheorie und die Prototypentheorie konkurrieren nicht miteinander, sondern arbeiten zusammen, im Tandem.