构造专家系统通常涉及多个关键组件，包括人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库和知识获取等。知识库与推理机的分离是其独特之处。专家系统的结构会根据系统类型、功能和规模的不同而有所调整。
为了使计算机运用专家知识，必须将知识以适当的方式表示。常见的知识表示方法有产生式规则、语义网络、框架等。其中，产生式规则是基础方法，由综合数据库、知识库和推理机构成。综合数据库储存问题解决所需的事实和断言，知识库存放“如果-那么”规则，推理机负责寻找并应用规则以解决问题。
专家系统的知识库至关重要，它模拟了专家的思维过程。知识库的质量和内容直接决定了专家系统性能。通常，知识库与系统程序是独立的，用户可以通过调整知识库来优化系统的性能。
在人工智能中，产生式规则在专家系统中应用广泛。规则以IF…THEN…形式呈现，推理机通过正向和逆向推理策略，匹配知识库中的规则以求解问题。正向推理寻找匹配的前提，逆向推理则从目标出发寻找路径。
人机交互界面是用户与系统交流的平台，用户输入信息，接收结果和解释。综合数据库是临时存储区，存储推理过程中的数据。解释器则提供对结论的说明，增强系统的易用性。知识获取是专家系统优化的关键，早期通过人工编程实现，现在多借助专家系统开发工具，大大提高了开发效率。
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。