Существует ряд прикладных задач, которые решаются с помощью систем, основанных на знаниях, более успешно, чем любыми другими средствами. При определении целесообразности применения таких систем нужно руководствоваться следующими критериями.
1. Данные и знания надежны и не меняются со временем.
2. Пространство возможных решений относительно невелико.
3. В процессе решения задачи должны использоваться формальные рассуждения. Существуют системы, основанные на знаниях, пока еще не пригодные для решения задач методами проведения аналогий или абстрагирования (человеческий мозг справляется с этим лучше). В свою очередь традиционные компьютерные программы оказываются эффективнее систем, основанных на знаниях, в тех случаях, когда решение задачи связано с применением процедурного анализа. Системы, основанные на знаниях, более подходят для решения задач, где требуются формальные рассуждения.
4. Должен быть по крайней мере один эксперт, который способен явно сформулировать свои знания и объяснить свои методы применения этих знаний для решения задач.
В таблице один приведены сравнительные свойства прикладных задач, по наличию которых можно судить о целесообразности использования для их решения ЭС.
Таблица 1. Критерий применимости ЭС.
применимы неприменимы
Не могут быть построены строгие алгоритмы или процедуры, но существуют эвристические методы решения. Имеются эффективные алгоритмические методы.
Есть эксперты, которые способны решить задачу. Отсутствуют эксперты или их число недостаточно.
По своему характеру задачи относятся к области диагностики, интерпретации или прогнозирования. Задачи носят вычислительный характер.
Доступные данные “зашумленны”. Известны точные факты и строгие процедуры.
Задачи решаются методом формальных рассуждений. Задачи решаются прецедурными методами, с помощью аналогии или интуитивно.
Знания статичны (неизменны). Знания динамичны (меняются со временем).

В целом ЭС не рекомендуется применять для решения следующих типов задач:
- математических, решаемых обычным путем формальных преобразований и процедурного анализа;
- задач распознавания, поскольку в общем случае они решаются численными методами;
- задач, знания о методах решения которых отсутствуют (невозможно построить базу знаний).