Teoria Exemplar é frequentemente contrastada com a teoria dos protótipos, que propõe outro método de categorização. Usamos tanto o método do exemplar como o do protótipo para fazer julgamentos de categoria, e muitas vezes trabalham em tandem para produzir a conclusão mais precisa. Recentemente a adoção tanto de protótipos como de representações e categorização baseadas em exemplos foi implementada num sistema artificial de inspiração cognitiva chamado DUAL PECCS (Dual Prototypes and Exemplars based Conceptual Categorization System) que, devido a esta integração, ampliou as capacidades de categorização dos modelos clássicos de categorização. As duas teorias são semelhantes na medida em que enfatizam a importância da semelhança na categorização: apenas por se assemelharem a um protótipo ou exemplar é que um novo estímulo pode ser colocado numa categoria. Ambas também se baseiam no mesmo processo cognitivo geral: experimentamos um novo estímulo, um conceito na memória é desencadeado, fazemos um julgamento de semelhança, e tiramos uma conclusão de categorização. No entanto, as especificidades das duas teorias são diferentes. A teoria do protótipo sugere que um novo estímulo é comparado a um único protótipo em uma categoria, enquanto a teoria do exemplar sugere que um novo estímulo é comparado a múltiplos exemplos conhecidos em uma categoria. Enquanto um protótipo é uma média abstrata dos membros de uma categoria, um exemplar é um membro real de uma categoria, arrancado da memória. Enquanto os protótipos são econômicos, eles são mais propícios a julgamentos rápidos – os exemplos são menos. Por outro lado, os protótipos são menos flexíveis do que os exemplares: os exemplares podem ser mais facilmente responsáveis por membros atípicos da categoria, como um pinguim que faz parte da categoria “pássaro”, porque um exemplar não mede as características de uma categoria como um protótipo faz. Os exemplares podem fazer sentido para as categorias variáveis – aquelas com características menos distintas – como “jogos”, muito mais do que os protótipos, que se baseiam em características típicas para determinar a adesão. Outra diferença, sugerida pela pesquisa, é que os exemplares são mais propensos a serem usados do que os protótipos após uma longa experiência com um conceito.
O processo de categorização para identificar que tipo de animal um cão é pode ser usado para fornecer um exemplo para o uso da teoria dos exemplares. Todas as características do cão seriam levadas em consideração e comparadas, separadamente, com outros animais que o indivíduo tenha encontrado antes. O indivíduo acabaria por concluir que o animal é um cão, pois tem todos os traços anteriormente associados a um exemplo de cão. O indivíduo poderia chegar a esta conclusão usando a teoria do protótipo se o cão tivesse uma aparência média, mas o que acontece se o cão tiver apenas três patas e não ladrar? Aqui a teoria do protótipo pode não permitir ao indivíduo concluir que o animal é um cão porque não tem traços prototípicos, mas a teoria do protótipo levaria em conta exemplos anteriores de cães que não ladram ou cães que têm ferimentos e, portanto, faltam membros. Abordagens de categorização baseadas em exemplos passam cuidadosamente por todos os exemplos encontrados em uma determinada categoria para permitir uma categorização precisa.
Declarações contraditórias foram feitas sobre a precisão da teoria exemplar para categorização quando ela é comparada à teoria do protótipo. Por exemplo, um estudo na Universidade Estadual do Arizona concluiu que a teoria dos modelos é mais precisa com um mínimo de experiência de categoria e à medida que a experiência é desenvolvida, a teoria dos protótipos é mais precisa. Outro estudo, porém, mostra evidências de que a abordagem baseada em modelos é mais precisa à medida que você se torna mais familiarizado com uma categoria porque o conhecimento dos membros é maior do que aquele que pode ser representado por um único protótipo. É claro que existem algumas situações em que a abordagem baseada em modelos é mais precisa e outras em que ela pode não ser a mais precisa. Dito isto, é evidente que o cérebro usa naturalmente uma combinação de abordagens de categorização na vida diária.
Um estudo feito na Universidade de Oregon descobriu que as médias prototípicas são mais susceptíveis de serem esquecidas do que muitos exemplos específicos. Confiar apenas em protótipos não permite uma consideração adequada, enquanto que confiar apenas em exemplos pode ser ineficiente. A teoria dos protótipos é mais flexível que a teoria dos protótipos, mas menos econômica, uma combinação dos dois equilibra a flexibilidade com a eficiência. A experiência com várias médias de exemplos transforma-se num protótipo sempre em mudança e mais preciso – não é que a teoria do modelo e a teoria do protótipo competem entre si, mas que trabalham em conjunto, em tandem.