ภาษาเชิงอนุมาน (Deductive language ) คือภาษาโปรแกรม คอมพิวเตอร์ ที่โปรแกรมประกอบด้วยชุดของภาคแสดง ('ข้อเท็จจริง') และกฎที่เชื่อมโยงภาคแสดงเหล่านั้นเข้าด้วยกัน ภาษาดังกล่าวใช้ในการสร้างระบบฐานความรู้หรือระบบผู้เชี่ยวชาญซึ่งสามารถอนุมานคำตอบของชุดปัญหาได้โดยการใช้กฎกับข้อเท็จจริงที่ได้รับ ตัวอย่างของภาษาเชิงอนุมานคือProlog หรือ Datalogซึ่ง เป็นภาษาที่ใช้ในการสอบถามฐานข้อมูล

ดังที่ชื่อบ่งบอก ภาษาเชิงอนุมานมีรากฐานมาจากหลักการของการให้เหตุผลแบบอนุมานกล่าวคือ การอนุมานจากความรู้ที่มีอยู่ คำแนะนำแรกในการใช้ตรรกะแบบประโยคเพื่อแสดงโปรแกรมคอมพิวเตอร์นั้นมาจากCordell Green (1969) ที่ Stanford Research Institute (ปัจจุบันคือSRI International ) แนวคิดนี้ยังสามารถเชื่อมโยงกลับไปถึงการต่อสู้ระหว่างการแสดงข้อมูลแบบขั้นตอนและแบบประกาศในระบบปัญญาประดิษฐ์ยุคแรก ภาษาเชิงอนุมานและการใช้งานในการเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะยังสามารถย้อนไปถึงปีเดียวกันกับที่ Foster และ Elcock เปิดตัวAbsysซึ่งเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงอนุมาน/ตรรกะภาษาแรก ไม่นานหลังจากนั้น ระบบ Prolog ระบบแรกก็ถูกนำเสนอในปี 1972 โดยColmerauerผ่านความร่วมมือกับRobert Kowalski

องค์ประกอบของภาษาเชิงอนุมาน ได้แก่ ระบบตรรกะที่เป็นทางการและฐานความรู้ซึ่งใช้ตรรกะดังกล่าว

ตรรกศาสตร์เชิงรูปธรรมคือการศึกษาเกี่ยวกับการอนุมานในเนื้อหาที่เป็นทางการ คุณลักษณะที่แตกต่างระหว่างตรรกศาสตร์เชิงรูปธรรมและเชิงไม่เป็นทางการคือ ในกรณีแรก กฎตรรกะที่ใช้กับเนื้อหาไม่ได้จำเพาะเจาะจงกับสถานการณ์ใดสถานการณ์หนึ่ง กฎเหล่านั้นยังคงใช้ได้ไม่ว่าบริบทจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรก็ตาม แม้ว่าตรรกศาสตร์ลำดับที่หนึ่งจะถูกอธิบายไว้ในตัวอย่างด้านล่างเพื่อแสดงการใช้ภาษาเชิงอนุมาน แต่ก็ไม่มีระบบที่เป็นทางการใด ๆ ที่บังคับใช้ และการใช้ระบบเฉพาะนั้นถูกกำหนดไว้ในกฎของภาษาหรือไวยากรณ์

ในฐานะที่เป็นอินพุต เพรดิเคทจะรับวัตถุใดๆ ในโดเมนที่สนใจและส่งคืนค่าบูลีนอย่างใดอย่างหนึ่งจากสองค่า คือ จริง หรือ เท็จ ตัวอย่างเช่น พิจารณาประโยค "บารัค โอบามาเป็นประธานาธิบดีคนที่ 44" และ "ถ้าฝนตกวันนี้ ฉันจะพกร่ม" ประโยคแรกเป็นประโยคบอกเล่าที่มีค่าความจริง ที่เกี่ยวข้อง ประโยคที่สองเป็นประโยคเงื่อนไขที่ขึ้นอยู่กับค่าของประโยคอื่น ประโยคใดประโยคหนึ่งเหล่านี้สามารถแยกย่อยออกเป็นเพรดิเคทซึ่งสามารถนำมาเปรียบเทียบและสร้างเป็นฐานความรู้ของภาษาเชิงอนุมานได้

นอกจากนี้ ตัวแปรต่างๆ เช่น 'บารัค โอบามา' หรือ 'ประธานาธิบดี' สามารถวัดปริมาณได้ ตัวอย่างเช่น สมมติให้ 'บารัค โอบามา' เป็นตัวแปร 'x' ในประโยค "มี 'x' อยู่จริง โดยที่ถ้า 'x' เป็นประธานาธิบดีแล้ว 'x' ก็เป็นผู้บัญชาการทหารสูงสุด" นี่คือตัวอย่างของตัววัดปริมาณเชิงมีอยู่ (existential quantifier) ​​ในตรรกศาสตร์ลำดับที่หนึ่ง สมมติให้ 'ประธานาธิบดี' เป็นตัวแปร 'y' ในประโยค "สำหรับ 'y' ทุกตัว 'y' ก็เป็นผู้นำของประเทศของตน" นี่คือตัวอย่างของตัววัดปริมาณเชิงสากล (universal quantifier)

ชุดของ 'ข้อเท็จจริง' หรือตัวบ่งชี้และตัวแปรต่างๆ ประกอบกันเป็นฐานความรู้ของภาษาเชิงอนุมาน ลำดับการประกาศตัวบ่งชี้เหล่านี้ภายในฐานความรู้ อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของการใช้กฎตรรกะหรือไม่ก็ได้ ขึ้นอยู่กับภาษา เมื่อใช้ 'กฎ' หรือการอนุมานบางอย่าง ตัวบ่งชี้ใหม่ๆ อาจถูกเพิ่มเข้าไปในฐานความรู้ เมื่อมีการสร้างหรือเพิ่มข้อเท็จจริงใหม่ๆ ข้อเท็จจริงเหล่านั้นจะกลายเป็นพื้นฐานสำหรับการอนุมานใหม่ๆ ฐานความรู้ซึ่งเป็นแก่นหลักของระบบผู้เชี่ยวชาญในยุคแรกๆ และระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถตัดสินใจได้เหมือนมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญ ให้ข้อมูลมากกว่าฐานข้อมูล โดยประกอบด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้าง มีคลาส คลาสย่อย และอินสแตนซ์

Prologเป็นตัวอย่างของภาษาเชิงอนุมานและเชิงประกาศที่ใช้ตรรกะลำดับที่หนึ่งกับฐานความรู้ ในการรันโปรแกรมใน Prolog จะมีการตั้งคำถาม และจากกลไกการอนุมานและข้อเท็จจริงเฉพาะในฐานความรู้ ผลลัพธ์จะถูกส่งคืน ผลลัพธ์นั้นอาจเป็นอะไรก็ได้ที่เหมาะสม ตั้งแต่ความสัมพันธ์หรือ述语ใหม่ ไปจนถึงค่าคงที่ เช่น บูลีน (จริง/เท็จ) ขึ้นอยู่กับกลไกและระบบประเภทข้อมูล