Antes da aprendizagem automática, o conhecimento era codificado manualmente. Os sistemas especialistas capturavam as regras de um domínio em declarações "se-então" e utilizavam um mecanismo de inferência para tirar conclusões. Impulsionaram o diagnóstico médico, a exploração mineral e a resolução de problemas em equipamentos nas décadas de 1970 e 1980.

O trabalho era realizado por dois componentes. A base de conhecimento armazenava factos e regras, frequentemente construídos através de entrevistas com especialistas humanos. O mecanismo de inferência aplicava estas regras a novos casos, encadeando a lógica para a frente ou para trás de forma a chegar a conclusões.

Exemplos clássicos

• MYCIN para infeções bacterianas
• DENDRAL para estrutura molecular
• XCON para configuração de computadores
• CADUCEUS para medicina interna

A manutenção foi a ruína. As regras multiplicaram-se, surgiram conflitos e a atualização da base de conhecimento passou a exigir esforço especializado. A aprendizagem automática substituiu muitas aplicações porque aprende com os dados em vez de exigir codificação explícita. Os sistemas especialistas ainda aparecem em domínios específicos onde a transparência e a auditabilidade são importantes.