V ekspertnih sistemih so lupine ekspertnega sistema programska oprema, ki vsebuje vmesnik, sklepni mehanizem in oblikovano okostje baze znanja. V bistvu je lupina ekspertnega sistema prazna posoda, ki jo je treba napolniti z elementi strokovnega znanja, ki jih lahko mehanizem sklepanja obdela za uporabnike. Strokovni sistemi so računalniške aplikacije, ki nudijo pomoč pri reševanju problemov za posebne težave, do katerih bi uporabnik morda potreboval dostop za rešitev, na primer težave pri delovanju pomožne programske opreme. Inženir znanja bi uporabil to lupino za razvoj baze znanja in jo prilagodil potrebam svoje posebne baze uporabnikov. Prilagojen bi bil tako, da bi prevzel uporabniški vnos in interpretiral te informacije v skladišče podatkov ter za primerjavo poiskal ustrezne informacije, ki bi lahko pomagale uporabniku pripeljati do rešitve.
Skupaj s kontrolnimi informacijami, ki se shranijo v bazo znanja, so definicije pravil in atributov, ki urejajo objavo informacij uporabnikom. Baza znanja je sestavljena iz izjav o strokovnem znanju, ki posnemajo proces analize človeka, ki išče dovolj znanja za dosego rešitve. Ekspertne sistemske lupine morajo zagotavljati zmogljivosti za krepitev dela inženirja znanja pri razvoju baze znanja, ki lahko deluje kot ekspertni sistem v realnem času. V takem ekspertnem sistemu je baza lahko v nenehnem spreminjanju podatkov z brisanjem ali dodajanjem podatkov, ker se industrijski sistemi, omrežja, strojna in programska oprema sčasoma spreminjajo. Ta nenehna sprememba vnosa podatkov iz drugih sistemov upravljanja ne sme omejevati sposobnosti baze za sklepanje na isti strokovni ravni, ne glede na spremembe.
Lupine ekspertnih sistemov zagotavljajo gole kosti za posnemanje človeškega strokovnega sklepanja v metodah pravil, znanih kot veriženje naprej in nazaj. Posredovanje v verigi v teh lupinah omogoča prevzem podatkov od uporabnika in uporabo pravil mehanizma sklepanja za iskanje več podatkov glede na te informacije, dokler ni dovolj informacij za sklepanje. Ker so prejeti začetni podatki tisto, kar poganja iskanje, se ta metoda imenuje metoda, ki temelji na podatkih. Aplikacija, ki ponazarja to metodo veriženja naprej, bi lahko raziskala možnosti razporeditve komponent v računalniku, da bi dosegla najboljšo postavitev komponent.
Vzvratno veriženje zbira podatke le, če jih potrebuje, ko se na posvetovanju poizveduje o bazi znanja. Njegov cilj je najti vrednost za C in razloge za nazaj, da odkrije vrednost A in B, ki skleneta ciljno vrednost C. Ta metoda sklepanja od sedanjih podatkov do prejšnjih podatkov, ki je bila podlaga za sedanje podatke, se imenuje ciljno vodena metoda. Aplikacija, ki ponazarja pravila sklepanja lupine ekspertnega sistema, lahko vključuje zdravnika, ki vnese trenutni niz simptomov za osnovne informacije o enakih ali podobnih simptomih v osnovnih informacijah iz določenega ekspertnega sistema za medicinsko diagnozo.
Sklepno znanje se pridobi s preučitvijo obstoječih dejstev, da bi prišli do verjetnih novih informacij. To je proces sklepanja, ki se nahaja v motorju sklepanja v lupinah ekspertnega sistema. Ta proces je tisto, kar sproži verigo naprej ali nazaj v strokovnih sistemih, ki temeljijo na pravilih. Pravila sklepanja, ki gradijo motorje sklepanja v lupinah ekspertnega sistema, so sestavljena iz pogojnih klavzul »če« in »potem« v izjavah za odločanje, ki olajšajo vodenje korakov. Ti koraki so lahko med drugim na področjih finančnih storitev, človeških virov in obravnave hipotekarnih posojil, da bi poskušali odkriti osnovna pravila kot verjetna priporočila, ko dokončen odgovor ni mogoč.