Representasi pengetahuan dalam kecerdasan buatan merupakan proses mengubah pengetahuan manusia agar dapat dipahami dan diolah oleh komputer untuk melakukan penalaran dan pengambilan keputusan. Pengetahuan dalam AI dibedakan menjadi pengetahuan eksplisit yang bersifat formal, terdokumentasi, dan berbasis aturan, serta pengetahuan implisit yang berasal dari pengalaman dan dipelajari melalui machine learning. Pengetahuan tersebut direpresentasikan menggunakan berbagai model seperti logika proposisional, logika predikat, semantic network, dan frame-based representation. Untuk menarik kesimpulan, sistem AI menggunakan inferensi logika dengan aturan utama seperti modus ponens dan modus tollens, serta metode forward chaining dan backward chaining. Kombinasi representasi pengetahuan dan penalaran ini memungkinkan sistem AI berpikir secara logis, adaptif, dan mendekati cara berpikir manusia.
