應用人工智慧的原理和方法，對那些需要專傢知識解決的應用難題提供求解的手段。由美國斯坦福大學E.A.費根鮑姆於1977年在國際人工智慧大會上提出。是能夠提供用於解決實際問題的科學知識與專傢技能的原理、方法和工具的集合。涉及電腦科學、微電子學、數學、認知科學、人工智慧、邏輯學、心理學等，是一個多學科交叉的邊緣性研究領域。其研究內容包括：①知識表示，即如何把知識（事實、規則、概念）用電腦所能接受的形式表示出出來；②知識獲取與機器學習，即系統如何獲取新的知識，知識如何編輯，以及系統如何學習到新的知識——機器學習；③知識的系統化組織和管理，即知識庫和知識庫管理系統的構造；④各種推理機制，即推理的形式、過程、方法和路徑等；⑤問題求解，即問題的求解、分解與解的綜合；⑥智能用戶接口，即系統用聲、圖、文等形式與用戶進行知識的交互活動；⑦軟計算，包括神經計算、遺傳算法、神經元網絡、進化演算、基於Agent的計算、形象思維等；⑧自然語言理解；⑨智能計算機系統；⑩智能系統，包括專傢系統、決策支持系統、預測支持系統等；⑪知識工程軟件系統，包括智能操作系統、智能編譯程序、軟件復用技術、各種智能應用軟件；⑫本體系統，包括研究和創建特定領域的本體庫，建立通用知識的本體庫，本體的表示、轉換和集成，特定領域和通用知識本體的應用；⑬知識工程的基礎理論，即建立一套完整的基礎理論體系；⑭知識工程開發工具和開發環境。截至2004年底，在知識工程的研究中，以專傢系統等智能系統的研究成果最為顯著。已應用於農業、醫療診斷、圖像處理、石油化工、地質勘探、金融決策、實時監控、分子遺傳工程、軍事等多種領域，並取得成功。