它主要包括兩圖1專家系統的基本結構大部分，即知識庫和推理機。其中知識庫中存放著求解問題所需的知識，推理機負責使用知識庫中的知識去解決實際問題。知識庫的建造需要知識工程師和領域專家相互合作把領域專家頭腦中的知識整理出來，並用系統的知識方法存放在知識庫中。當解決問題時，用戶為系統提供壹些已知數據，並可從系統處獲得專家水平的結論。
由此可見，專家系統具有相當數量的權威性知識，能夠采取壹定的策略，運用專家知識進行推理，解決人們在通常條件下難以解決的問題。它克服了專家缺少，其知識昂貴，難於永久保存以及專家在解決問題時易受心理、環境等因素影響而使臨場發揮不好等缺點。因此，專家系統自從問世以來，發展非常迅速，目前專家系統已經成為人工智能應用最活躍和最成功的領域。經過20多年的努力，其應用範疇已遍及各個領域，如疾病診斷、探礦、設計、制造、自動控制、生產過程監視，取得了極大的經濟效益，並獲得了許多新的進展。