A szakértői rendszerek (SE) manapság a mesterséges intelligencia egyik részterületének tekinthetők. A szakértői rendszer olyan rendszer, amely a számítógépen szerzett emberi tudást használja fel olyan problémák megoldására, amelyeket normális esetben szakértő emberek oldanának meg. A jól megtervezett rendszerek azt az érvelési folyamatot utánozzák, amelyet a szakértők konkrét problémák megoldására használnak. Ezek a rendszerek bizonyos területeken jobban működhetnek, mint bármely emberi szakértő, aki egyénileg hoz döntéseket, és a nem szakértő emberek is használhatják őket problémamegoldó képességeik fejlesztésére.
A szakértői rendszerek a mesterséges intelligencia kezdetének tekinthetők. Az AI közösség a 60-as évek közepén fejlesztette ki őket. A mesterséges intelligencia kutatásának ebben az időszakában úgy gondolták, hogy néhány érvelési szabály hozzáadásával és nagy teljesítményű számítógépekkel kombinálva emberfeletti teljesítményű szakértőt lehet létrehozni. Ebben az időben Allen Newell és Herbert Simon kutatók kifejlesztettek egy GPS (General Problem Solver) nevű programot. Ez a program képes volt dolgozni a citometriával, a hanoi tornyokkal és hasonló problémákkal. Funkcionális címét, a valós életben felmerülő problémák megoldását azonban nem tudta betölteni.
Ez arra késztetett néhány kutatót, hogy tanulmányozzák annak lehetőségét, hogy programjaikat egy specifikusabb területre összpontosítsák, így próbálva szimulálni egy emberi szakértő cselekvésmódját és érvelését, ami a ma ismert szakértői rendszerek létrehozásához vezetett. Az egyik ilyen kutató Edward Feigenbaum volt, akinek csapatával együtt sikerült kifejlesztenie a DENDRAL-t, az első valós célokra használt szakértői rendszert (több mint 10 évig használták), amely nagy sikert aratott a kémikusok és biológusok körében, mivel képes volt a molekuláris kémiai szerkezetek azonosítására azok spektrográfiai elemzéséből.
A szakértői rendszereknek két típusa van, a szabályokon és a valószínűségeken alapuló rendszerek.
