Tehnologija je bila vedno namenjena izdelavi boljših, hitrejših in pametnejših strojev. Strokovni sistemi sprejemajo ta koncept z uporabo napredne računalniške logike za ustvarjanje programske opreme, ki se zdi, da sama »razmišlja« in sprejema odločitve. Tradicionalno zgrajeni na Booleovi logiki – logiki, ki uporablja samo resnične ali napačne vrednosti – strokovni sistemi uporabljajo zapletene algoritme za izračun odgovorov iz velike baze podatkov. Če računalnik ne more določiti pravilnega odgovora, se ne domneva, da je program napačen, ampak da baza znanja ne vsebuje dovolj informacij o temi.
Ko se mora računalnik odločiti, se vse razpade na vrsto resničnih ali napačnih trditev. Če je programirano, da zasveti, ko pritisnete gumb, potem ga s pritiskom na gumb nastavi na true, če ga ne pritisnete, pa na false. False pomeni brez luči, medtem ko true prižge luč. To je osnova računalniške logike.
Strokovni sistem te resnične in napačne odgovore dvigne na novo raven. Z združevanjem niza resničnih in napačnih odgovorov poskuša računalnik določiti, kako se odzvati na določeno situacijo. Svoj odziv lahko spremeni glede na poseben vzorec in število resničnih in napačnih odgovorov.
Ideja teh sistemov temelji na tem, kako ljudje razmišljajo. Ljudje lahko shranimo ogromne količine novega znanja in sprejemamo odločitve na podlagi prejšnjega znanja. Računalnik je programiran tako, da “razmišlja” in sprejema odločitve na podlagi znanja, ki ga najdemo v njegovi bazi podatkov, in njegovih prejšnjih izkušenj. Na nek način je tako, kot da se računalnik “uči” iz preteklih uspehov in neuspehov.
Obstajata dve glavni obliki ekspertnih sistemov. Tradicionalni ekspertni sistem za sprejemanje odločitev uporablja Boolenovo logiko. Ekspertni sistem z mehko logiko pa ne. Izračuna razpon vrednosti, ki sodijo med preproste resnične ali napačne odgovore, da ugotovi, v kolikšni meri je izjava bolj resnična ali bolj napačna.
Mehki ekspertni sistemi so na način, kako »razmišljajo«, bolj podobni človeku kot tradicionalni ekspertni sistemi. Ti ekspertni sistemi ne dobijo konkretnih odgovorov na problem, ampak prejmejo eno trditev, iz katere pripravijo dodatne zaključke. Ta proces je znan kot sklepanje.
Na primer, če se izjava glasi »Vse mačke so črtaste. Miss Kitty je mačka,« bi mehki strokovni sistemi sklepali, da ker so vse mačke črtaste in je Miss Kitty mačka, potem mora biti Miss Kitty črtasta. Fuzzy logika lahko izračuna tudi bolj zapletene vrednosti, kot je določitev verjetnosti, da bo določena mačka črtasta, če ima le odstotek mačk črte. Tradicionalni ekspertni sistemi bi potrebovali veliko več navodil, da bi prišli do istih zaključkov.