产生式知识表示法是常用的知识表示方式之一。它是依据人类大脑记忆模式中的各种知识之间的大量存在的因果关系，并以“IF-THEN”的形式，即产生式规则表示出来的。这种形式的规则捕获了人类求解问题的行为特征，并通过认识--行动的循环过程求解问题。
一个产生是系统由规则库、综合数据库和控制机构三个基本部分组成。
产生式规则表示法具有非常明显的优点：
- 自然性好，产生式表示用“IF-THEN ”的形式表示知识，这种表示与人类的判断性知识基本一致，直观，自然，便于推理；
- 除了对系统的总体结构、各部分互相作用的方式及规则的表示形式有明确规定以外，对系统的其他实现细节都没有具体规定，这是设计者们在开发实用系统时具有较大灵活性，可以根据需求采用适当的实现技术，特别是可以把对求解问题有意义的各种启发式知识引入到系统中；
- 表示的格式固定，形式单一，规则间相互独立，整个过程只是前件匹配，后件动作。匹配提供的信息只有成功与失败，匹配一般无递归，没有复杂的计算，所以系统容易建立；
- 由于规则库中的知识具有相同的格式，并且全局数据库可以被所有的规则访问，因此规则可以被统一处理；
- 模块性好，产生式规则是规则中最基本的知识单元，各规则之间只能通过全局数据量发生联系，不能互相调用，增加了规则的模块性，有利于对知识的增加、删除和修改；
- 产生式表示法既可以表示确定的知识单元，又可以表示不确定性知识；既有利于表示启发式知识，又可以方便地表示过程性知识；既可以表示领域知识，又可以表示元知识。
但是，产生式规则表示法也存在着下列缺点：
- 推理效率低下：由于规则库中的知识都有统一格式，并且规则之间的联系必须以全局数据库为媒介，推理过程是一种反复进行的“匹配--冲突消除--执行”的过程。而且在每个推理周期，都要不断地对全部规则的条件部分进行搜索和模式匹配，从原理上讲，这种做法必然会降低推理效率，而且随着规模数量的增加，效率低的缺点会越来越突出，甚至会出现组合爆炸问题。
- 不直观：数据库中存放的是一条条相互独立的规则，相互之间的关系很难通过直观的方式查看；
- 缺乏灵活性：产生式表达的知识有一定的格式，规则之间不能直接调用，因此较难表示那些具有结构关系或层次关系的知识。也不能提供灵活的解释。
产生式方法是目前专家系统首选的知识表示方法。用于化工工业测定分子结构的DENDRAL系统，用于诊断脑膜炎和血液病毒感染的MYCIN系统，以及用于估计矿藏的PROSPECTOR系统等，都是用这种方法进行知识表示和推理的例子。