A példaelméletet gyakran szembeállítják a prototípuselmélettel, amely egy másik kategorizálási módszert javasol. Mind a példa-, mind a prototípus-módszert használjuk a kategóriák megítélésekor, és gyakran együttesen működnek a legpontosabb következtetés levonása érdekében. A közelmúltban mind a prototípusokon, mind a példaképeken alapuló reprezentációk és kategorizálás elfogadását egy kognitív ihletésű mesterséges rendszerben, a DUAL PECCS-ben (Dual Prototypes and Exemplars based Conceptual Categorization System) valósították meg, amely ennek az integrációnak köszönhetően kibővítette a klasszikus kategorizálási modellek kategorizálási képességeit. A két elmélet abban hasonlít egymásra, hogy a hasonlóság fontosságát hangsúlyozza a kategorizálásban: csak egy prototípusra vagy példaképre való hasonlóság révén lehet egy új ingert egy kategóriába sorolni. Emellett mindkettő ugyanarra az általános kognitív folyamatra támaszkodik: új ingert tapasztalunk, a memóriában lévő fogalom beindul, ítéletet hozunk a hasonlóságról, és levonjuk a kategorizációs következtetést. A két elmélet sajátosságai azonban különböznek. A prototípus-elmélet szerint az új ingert a kategória egyetlen prototípusával hasonlítjuk össze, míg a mintaelmélet szerint az új ingert a kategória több ismert példájával hasonlítjuk össze. Míg a prototípus egy kategória tagjainak absztrakt átlaga, addig a példa egy kategória egy tényleges tagja, amelyet az emlékezetből merítünk. Míg a prototípusok gazdaságosak – vagyis jobban elősegítik a gyors ítéletalkotást -, addig a példák kevésbé. Másrészt a prototípusok kevésbé rugalmasak, mint a példaképek: a példaképek könnyebben magyarázzák az atipikus kategóriatagokat, például azt, hogy egy pingvin a “madár” kategóriába tartozik, mivel a példakép nem átlagolja a kategória jellemzőit, mint a prototípus. A példaképek sokkal inkább képesek értelmet adni a változó kategóriáknak – a kevésbé megkülönböztetett jellemzőkkel rendelkező kategóriáknak, mint például a “játékok” -, mint a prototípusok, amelyek a tipikus jellemzőkre támaszkodnak a tagság meghatározásához. Egy másik, a kutatások által sugallt különbség az, hogy a példaképeket nagyobb valószínűséggel használjuk, mint a prototípusokat egy fogalommal kapcsolatos hosszú tapasztalat után.
A példaképelmélet használatára példaként szolgálhat az a kategorizálási folyamat, amelynek során megállapítjuk, hogy egy kutya milyen típusú állat. A kutya összes tulajdonságát figyelembe vennék, és külön-külön összehasonlítanák más állatokkal, amelyekkel az egyén már találkozott korábban. Az egyén végül arra a következtetésre jutna, hogy az állat egy kutya, mivel rendelkezik az összes olyan tulajdonsággal, amelyet korábban egy kutya példájához társítottak. Az egyén a prototípus-elmélet segítségével juthatna erre a következtetésre, ha a kutya átlagos kinézetű lenne, de mi történik, ha a kutyának csak három lába van, és nem ugat? Itt a prototípuselmélet talán nem engedné meg az egyénnek, hogy arra a következtetésre jusson, hogy az állat kutya, mert nem rendelkezik prototípusos tulajdonságokkal, de a példaelmélet figyelembe venné a korábbi példákat olyan kutyákra, amelyek nem ugatnak, vagy olyan kutyákra, amelyeknek sérülései vannak, és ezért hiányoznak a végtagjaik. A példaalapú kategorizálási megközelítések gondosan végigmennek egy adott kategóriában az összes találkozott példán, hogy lehetővé tegyék a pontos kategorizálást.
A példaelmélet kategorizálási pontosságáról ellentmondásos állítások születtek, amikor a prototípuselmélettel hasonlítják össze. Az Arizonai Állami Egyetem egyik tanulmánya például arra a következtetésre jutott, hogy a példaelmélet minimális kategória-tapasztalat esetén a legpontosabb, és a tapasztalat növekedésével a prototípuselmélet pontosabb. Egy másik tanulmány azonban bizonyítékot mutat arra, hogy a példaalapú megközelítés pontosabb, ahogy egyre jobban megismerünk egy kategóriát, mivel a tagok ismerete nagyobb, mint amit egyetlen prototípus képes reprezentálni. Egyértelmű, hogy vannak olyan helyzetek, amikor a mintaalapú megközelítés a legpontosabb, és vannak olyanok, amikor nem ez a legpontosabb. Ennek ellenére nyilvánvaló, hogy az agy a mindennapi életben természetesen a kategorizálási megközelítések kombinációját használja.
Az Oregoni Egyetemen végzett tanulmány szerint a prototípusos átlagok nagyobb valószínűséggel felejtődnek el, mint a sok konkrét példa. A csak a prototípusokra való támaszkodás nem teszi lehetővé a megfelelő mérlegelést, míg a csak a példákra való támaszkodás nem lehet hatékony. A példaelmélet rugalmasabb, mint a prototípuselmélet, de kevésbé gazdaságos, a kettő kombinációja kiegyensúlyozza a rugalmasságot a hatékonysággal. A különböző példákkal szerzett tapasztalatok átlagosan egy folyamatosan változó, pontosabb prototípussá válnak – nem arról van szó, hogy a példaelmélet és a prototípuselmélet versenyezne egymással, hanem arról, hogy együtt, párhuzamosan működnek.