Regelbaserade expertsystem löser problem genom att tillämpa en uppsättning programmerade regler på tillgänglig information. Dessa tar vanligtvis formen av villkorliga meningar som datorn kan använda för att logiskt kontrollera data för att nå en slutsats. Att programmera sådana system kräver en hög nivå av skicklighet och införlivandet av en stor kunskapsbas. Systemets slutsatser är inte alltid korrekta, även om det kan ge information om deras statistiska sannolikhet för tekniker och operatörer.
Inom databehandling är expertsystem utformade för att fungera som mänskliga experter för att tillämpa logik på problem. Istället för att följa stela programmeringsregler är de mer flexibla till sin natur och kan efterlikna vissa vägar för mänsklig kognition. Systemet kan användas för aktiviteter som att granska medicinska avbildningsstudier, analysera fel i ett datornätverk eller identifiera mikroorganismer. För att fungera korrekt krävs en logisk underbyggnad och regler är ett vanligt val.
Programmeraren använder kunskapsbasen för att skapa en uppsättning regler i form av if-then-satser. När regelbaserade expertsystem stöter på problem kan de tillämpa dessa regler för att begränsa orsakerna och utveckla lösningar. Till exempel kan ett system övervaka ett elnät, i vilket fall det skulle ha ett antal regler för att fastställa orsaken till ett fel, så det kan rekommendera en åtgärd. Dessa regelbaserade expertsystem använder logik som kan vara bekant för mänskliga experter som använder liknande trädbeslut vid utvärdering av problem.
Denna form av artificiell intelligens är dock inte perfekt. Regelbaserade expertsystem vet inte hur de ska hantera situationer som faller utanför deras kunskapsbas och erfarenhet. De kan samla information över tid, men den första instansen av en onormal händelse kan vara förvirrande för systemet. Det kan returnera en falsk slutsats, vilket kräver att operatören ger instruktioner så att den inte gör samma misstag igen. Ibland skulle en människa ha kunnat undvika samma fel, vilket illustrerar bristerna i artificiell kognition.
Logiska gränssnitt i regelbaserade expertsystem hjälper dem att komma med svar, men de behöver också en kommunikationsmetod. Data måste matas in i systemet för analys, och det måste ha ett sätt att interagera med operatörer för att ge ett svar. Detta kan kräva ytterligare programmering för att hjälpa systemet att presentera information på ett enkelt och begripligt språk. Om den returnerar floskler eller oklara data, är det inte till hjälp för operatören; viss språkbearbetning och artificiell talkapacitet kan då krävas vid programmering och utveckling av regelbaserade expertsystem.