Una ontología cataloga las variables requeridas para algún conjunto de computación y establece las relaciones entre ellos.
El término ontología tiene su origen en la filosofía y ha sido aplicado en muchas formas diferentes.
También se espera que lo representado por modelo en una ontología sea lo más semejante posible al mundo real.
Los informáticos están más preocupados por un establecimiento fijo y vocabularios controlados, mientras que los filósofos están más preocupados por los principios, es decir, si existen cosas tales como una esencia fija o si las entidades deben primar ontológicamente sobre los procesos.
Ontologías no son limitadas tampoco a las definiciones conservadoras — o sea, definiciones en el sentido lógico tradicional que solamente introduce terminología y no añade ningún conocimiento acerca del mundo.
[9] Para especificar una conceptualización , se necesitan establecer axiomas que limiten las posibles interpretaciones para los términos definidos .
Además, tal conceptualización debe estar expresada en un lenguaje formal para que pueda ser procesada por una computadora.
[10] Las ontologías contemporáneas comparten muchas similitudes estructurales, indiferente al lenguaje en el cual ellos fueron expresados.
Como se ha mencionado anteriormente, la mayoría de las ontologías describen individuos (instancias), clases (conceptos), atributos y relaciones.
Hay estudios en técnicas generalizadas para mezclar ontologías,[11] pero esta área sigue siendo muy teórica.
Representan conceptos generales que no son específicos de un dominio.
Incluyen nombres, verbos, frases y adjetivos relacionados con la tarea (“objetivo”, “planificación”, “asignar”, “clasificar”, etc.).
[12] Especifican los términos que son usados para representar conocimiento en el universo de discurso.
Suelen usarse para unir vocabulario en un dominio determinado (contenido léxico y no semántico).
Como construir manualmente una ontología es una labor intensamente compleja y consume mucho tiempo, hay una motivación para automatizar el proceso.
[56] Un ejemplo más concreto es SAPPHIRE (Situational Awareness and Preparedness for Public Health Incidences and Reasoning Engines), un sistema de información médica semántico, capacitado para seguir y evaluar situaciones que puedan afectar a la salud pública.