سامانه استدلال
بسیاری از استدلال سیستم استخدام استدلال استقرایی به رسم استنتاج در دسترس دانش است. این استنتاج موتورهای پشتیبانی استدلالی هستند که به جلو یا رو به عقب برای پی بردن به نتیجه‌گیری از طریق وضع مقدم استدلال می‌کنند. این استدلال بازگشتی روش استخدام نامیده می‌شوند 'به جلو زنجیرهای «و»عقب مانده زنجیری'بود. اگر چه استدلال سیستم به‌طور گسترده‌ای پشتیبانی از استنتاج قیاسی در برخی از سیستم‌های استخدام abductive سلفیهای defeasible و انواع دیگر از استدلال است. ابتکارات نیز ممکن است به کار برای تعیین راه حل‌های قابل قبول به مشکلات مقاوماست.
استدلال مبتنی بر مورد
در نگاه اول، CBR ممکن است شبیه الگوریتم‌های القایی قانون از یادگیری ماشین باشد. مانند الگوریتم القایی قانون، CBR هم با مجموعه ای از مسائل و مثال‌های آموزشی شروع می‌شود. این تعاریف از این نمونه‌ها، با شناسایی نقاط مشترک بین پرونده بازیابی شده و مسئله هدف، شکل می‌گیرد. به‌طور مثال اگر روش ساده پنکیک درست کردن به روشی برای پنکیک بلوبری تعمیم داده شود، شرایطی ایجاد می‌کند که از روش‌های خاصی برای پخت آن استفاده شود. در واقع تفاوت بین تعمیم ضمنی در CBR و تعمیم در القای قاعده زمانی است. الگوریتم القایی قانون، تعمیم مجموعه‌های آزمایشی نمونه‌ها را قبل از شناخت مسئله هدف ترسیم می‌کند. به عنوان مثال اگر از این الگوریتم برای آموزش انواع پنکیک‌ها مانند پنکیک هلندی یا پنکیک موز استفاده شود، قبل از هر کاری باید قواعد و نوع پخت پنکیک‌های ساده و نکات آن را یاد داد. دشواری الگوریتم القایی قانون در پیش‌بینی جهت‌های مختلف است که در آن باید تلاش شود مثال‌های آموزشی تعمیم پیدا کنند. در مثال پنکیک، CBR مسئله هدف را با استفاده از پنکیک زغال اخته بررسی کرده‌است. پس می‌تواند موارد خود را دقیقاً همان‌طور که مورد نیاز برای پوشش وضعیت جدی است، تعمیم دهد.