Systemy eksperckie oparte na regułach rozwiązują problemy, stosując zestaw zaprogramowanych reguł do dostępnych informacji. Zwykle przybierają one formę zdań warunkowych, których komputer może używać do logicznego sprawdzania danych w celu wyciągnięcia wniosków. Programowanie takich systemów wymaga wysokiego poziomu umiejętności i włączenia dużej bazy wiedzy. Wnioski wyciągnięte przez system nie zawsze są dokładne, chociaż może dostarczyć informacji o ich prawdopodobieństwie statystycznym w odniesieniu do techników i operatorów.
W informatyce systemy eksperckie są zaprojektowane tak, aby działały jak eksperci w zakresie stosowania logiki do problemów. Zamiast przestrzegać sztywnych zasad programowania, mają one bardziej elastyczny charakter i mogą naśladować niektóre ścieżki ludzkiego poznania. System może być używany do takich czynności, jak przeglądanie badań obrazowania medycznego, analiza usterek w sieci komputerowej lub identyfikacja drobnoustrojów. Aby działać poprawnie, potrzebuje logicznego uzasadnienia, a reguły są powszechnym wyborem.
Programista wykorzystuje bazę wiedzy do tworzenia zestawu reguł w postaci instrukcji if-then. Gdy oparte na regułach systemy eksperckie napotykają problemy, mogą zastosować te reguły, aby zawęzić przyczyny i opracować rozwiązania. Na przykład system może monitorować sieć elektryczną, w takim przypadku ma kilka reguł określających przyczynę usterki, więc może zalecić działanie. Te oparte na regułach systemy eksperckie wykorzystują logikę, która może być znana ekspertom-ludziom, którzy używają podobnych drzewiastych decyzji w ocenie problemów.
Ta forma sztucznej inteligencji nie jest jednak idealna. Systemy eksperckie oparte na regułach nie wiedzą, jak radzić sobie z sytuacjami, które wykraczają poza ich bazę wiedzy i doświadczenie. Mogą gromadzić informacje w czasie, ale pierwsze wystąpienie nienormalnego zdarzenia może być mylące dla systemu. Może zwrócić fałszywy wniosek, który wymaga od operatora podania instrukcji, aby nie popełnił ponownie tego samego błędu. Czasem człowiek byłby w stanie uniknąć tego samego błędu, ilustrującego braki w sztucznym poznaniu.
Interfejsy logiczne w opartych na regułach systemach eksperckich pomagają im znaleźć odpowiedzi, ale potrzebują również metody komunikacji. Dane muszą być wprowadzane do systemu w celu analizy i musi mieć sposób na interakcję z operatorami w celu udzielenia odpowiedzi. Może to wymagać dodatkowego programowania, aby pomóc systemowi prezentować informacje prostym, zrozumiałym językiem. Jeśli zwraca bełkot lub niejasne dane, nie jest to pomocne dla operatora; pewne zdolności przetwarzania języka i sztucznej mowy mogą być wtedy wymagane w programowaniu i rozwoju opartych na regułach systemów eksperckich.