Tietojen louhintatyökalut ovat ohjelmistokomponentteja ja -teorioita, joiden avulla käyttäjät voivat poimia tietoja tiedoista. Työkalut tarjoavat yksilöille ja yrityksille mahdollisuuden kerätä suuria tietomääriä ja käyttää niitä päättämiseen tietystä käyttäjästä tai käyttäjäryhmistä. Jotkut tiedonlouhintatyökalujen yleisimmistä käyttötarkoituksista ovat markkinointi, petosuoja ja valvonta.
Tietojen poisto manuaalisesti on ollut olemassa satoja vuosia. Tietojen louhinnan automatisointi on kuitenkin ollut yleisintä tietokonekauden alkaessa. 20 -luvulla syntyi erilaisia tietotekniikoita, jotka tukivat tiedon louhintatyökalujen kehittämistä. Työkalujen käytön yleisenä tavoitteena on piilotettujen kuvioiden paljastaminen. Jos esimerkiksi markkinointiyhtiö havaitsee, että henkilö tekee kuukausittaisen matkan New Yorkista Los Angelesiin, yritykselle on hyödyllistä mainostaa kohteen tietoja yksilölle.
Tiedonlouhintateollisuudessa on laadittu standardit tiedon louhintatyökalujen käytön parametrien määrittämiseksi. Computing Machinery Associationin tiedonhaun ja tiedonlouhinnan erityisryhmä (SIGKDD) pitää vuosittain kokouksen, jossa määritetään käytettävät prosessit. Sama ryhmä vastaa myös yksilöiden ja yritysten tietojen analysoinnin eettisten vaikutusten arvioinnista. SIGKDD Explorations -ryhmä julkaisee kaksivuotisen lehden.
Yleisin tiedonlouhinnassa käytetty työkalu on Knowledge Discovery in Databases (KDD) -prosessi. KDD: n kehitti vuonna 1989 Gregory Piatetsky-Shapiro. Käyttämällä tätä tiedonlouhintatyökalua käyttäjät voivat käsitellä raakatietoja, louhia tietoja ja tulkita erilaisia tuloksia tiedonhallinnan muodossa.
Yksi tärkeimmistä tiedonlouhintatyökalujen muodoista käytetään terrorismin torjuntaan 21 -luvulla. Yhdysvalloissa National Research Council käyttää mallikaivostoiminnan ja aihepohjaisen tiedonlouhinnan käsitteitä tunnistaakseen terroristitoiminnan suuressa tietokannassa ympäri maailmaa. Kuvioiden louhinta määritellään kuvioiden paikantamisprosessilla suuren tietomäärän sisällä. Aihepohjainen tiedonlouhinta yrittää tunnistaa yksilöiden väliset suhteet. Molempia tekniikoita voidaan hyödyntää myös yleisessä liiketoiminnassa määrittelemällä asiakaskunnan ajattelutapa ja vuorovaikutteinen suhde asiakkaiden välillä.