Los sistemas de IA simbólica se basan en la manipulación de símbolos y reglas lógicas para la representación del conocimiento y la resolución de problemas.
Los métodos típicos incluyen bases de conocimiento, razonamiento lógico y sistemas expertos.
A diferencia de los enfoques basados en datos como el aprendizaje automático, los sistemas simbólicos son explicables y siguen reglas explícitas.
Son especialmente adecuados para tareas en las que el conocimiento debe ser representado de forma estructurada y transparente, como en la planificación o el diagnóstico.
Los desafíos están en la escalabilidad y el manejo de conocimiento incierto o incompleto.