专家系统自诞生以来，一直是人工智能领域的重要应用之一。这种系统利用计算机存储的人类知识，帮助解决那些通常需要专家才能处理的问题，其运作方式能够模仿人类专家的推理过程。因此，它不仅可以帮助非专家提高问题解决能力，还能作为专家们的知识助手。由于专家资源稀缺，专家系统使得这些宝贵的知识得以广泛应用。
近年来，随着专家系统技术的不断成熟，其应用范围迅速扩展到了工程、科学、医药、军事、商业等多个领域，取得了显著成果，甚至在某些领域超过了人类专家的能力。专家系统能够实现多种功能，如解释、预测、诊断、故障排除、设计、规划、监督、除错、修理、行程安排、教学、控制、分析、维护、架构设计和校准等。
例如，解释功能用于解释测试结果，如肺部测试（PUFF）；预测功能用于预测可能的玉米损失（PLAN）；诊断功能用于诊断血液中的细菌感染（MYCIN），以及汽车柴油引擎故障（CATS系统）；故障排除功能用于排除电话故障（ACE）；设计功能用于设计小型马达弹簧与碳刷（MOTORBRUSHDESIGNER）；规划功能用于规划IBM计算机主架构布置（CSS）；监督功能用于监督IBM MVS操作系统（YES/MVS）；除错功能用于除错学生减法错误（BUGGY）；修理功能用于修理原油储油槽（SECOFOR）；行程安排功能用于安排制造与运输行程（ISA）；教学功能用于教导使用者学习操作系统（TVC专家系统）；控制功能用于控制计算机制造及分配（PTRANS）；分析功能用于分析油井储存量（DIPMETER）和有机分子结构（DENDRAL系统）；维护功能用于维护电话交换机故障（COMPASS）；架构设计功能用于设计VAX计算机架构（XCON）和新电梯架构（VT）；校准功能用于校准武器工作。
现阶段，国内外专家系统应用仍然停留在较为狭隘的规则推理阶段，更多应用于实验室研究和轻量级应用，远不能满足大型商业应用的需求。专家系统未来的发展趋势将是模型推理为主，规则推理为辅，并且要切合商业应用需求，满足实时智能推理和大数据处理的需求。专家系统还将朝着更为专业化方向发展，针对具体需求提供针对性模型与产品，如基于因果有向图（CDG）的故障诊断模型和流程处理模型。
