Sääntöpohjaiset asiantuntijajärjestelmät ratkaisevat ongelmat soveltamalla ohjelmoituja sääntöjä käytettävissä olevaan tietoon. Nämä ovat yleensä ehdollisia lauseita, joita tietokone voi käyttää tietojen loogiseen tarkistamiseen tehdäkseen johtopäätöksen. Tällaisten järjestelmien ohjelmointi vaatii korkeaa osaamista ja suuren tietopohjan sisällyttämistä. Järjestelmän johtopäätökset eivät ole aina tarkkoja, vaikka se voi antaa tietoja niiden tilastollisesta todennäköisyydestä teknikot ja käyttäjät.
Laskennassa asiantuntijajärjestelmät on suunniteltu toimimaan ihmisten asiantuntijoiden tavoin soveltamaan logiikkaa ongelmiin. Jäykien ohjelmointisääntöjen noudattamisen sijasta ne ovat luonteeltaan joustavampia ja voivat jäljitellä joitakin ihmisen kognition polkuja. Järjestelmää voidaan käyttää esimerkiksi lääketieteellisten kuvantamistutkimusten tarkasteluun, tietokoneverkon vikojen analysointiin tai mikro -organismien tunnistamiseen. Jotta se toimisi tarkasti, se tarvitsee loogisen perustan, ja säännöt ovat yleinen valinta.
Ohjelmoija käyttää tietopohjaa luodakseen sääntöjoukon if-then -lausekkeiden muodossa. Kun sääntöihin perustuvat asiantuntijajärjestelmät kohtaavat ongelmia, ne voivat soveltaa näitä sääntöjä syiden kaventamiseen ja ratkaisujen kehittämiseen. Järjestelmä voi esimerkiksi valvoa sähköverkkoa, jolloin siinä olisi useita sääntöjä vian syyn määrittämiseksi, joten se voi suositella toimenpiteitä. Nämä sääntöpohjaiset asiantuntijajärjestelmät käyttävät logiikkaa, joka voi olla tuttu ihmisasiantuntijoille, jotka käyttävät samanlaista treed-päätöksentekoa ongelmien arvioinnissa.
Tämä tekoälyn muoto ei kuitenkaan ole täydellinen. Sääntöpohjaiset asiantuntijajärjestelmät eivät osaa käsitellä tilanteita, jotka eivät kuulu heidän tietopohjaansa ja kokemukseensa. Ne voivat kerätä tietoja ajan mittaan, mutta ensimmäinen poikkeava tapahtuma voi olla hämmentävä järjestelmälle. Se voi palauttaa väärän johtopäätöksen, joka vaatii operaattoria antamaan ohjeita, jotta se ei tee samaa virhettä uudelleen. Joskus ihminen olisi voinut välttää saman virheen havainnollistamalla keinotekoisen kognition puutteita.
Loogiset rajapinnat sääntöpohjaisissa asiantuntijajärjestelmissä auttavat heitä löytämään vastauksia, mutta ne tarvitsevat myös viestintämenetelmän. Tiedot on syötettävä järjestelmään analysointia varten, ja niillä on oltava tapa olla vuorovaikutuksessa operaattoreiden kanssa vastatakseen. Tämä voi vaatia lisäohjelmointia, joka auttaa järjestelmää esittämään tiedot selkeällä ja ymmärrettävällä kielellä. Jos se palauttaa hölynpölyä tai epäselviä tietoja, siitä ei ole apua käyttäjälle; Säännöspohjaisten asiantuntijajärjestelmien ohjelmoinnissa ja kehittämisessä voidaan sitten tarvita joitakin kielenkäsittely- ja keinotekoisia puhekapasiteetteja.