知识图谱通过提供结构化、相互连接的数据表示，增强了自动化推理能力，使得机器能够系统地分析这些数据。它们将信息组织成节点（实体）和边（关系），创建了一个明确定义概念之间如何关联的语义框架。这种结构允许推理系统遍历连接、推断隐含事实并验证逻辑一致性。例如，知识图谱可以通过“喜欢”关系将“用户123”链接到“爵士音乐”，并通过“相关艺术家”关系将“爵士音乐”链接到“迈尔斯·戴维斯”。推理引擎无需显式数据，即可利用图遍历或基于规则的逻辑推断出“用户123 可能喜欢迈尔斯·戴维斯”。
一个关键优势是能够将领域特定规则直接集成到图谱中。约束或公理（例如，“如果 X 是 Y 的父级，那么 Y 不能是 X 的父级”）可以使用 OWL（Web Ontology Language）或 SHACL 等标准进行编码。这些规则支持自动化验证和推理。在医疗保健领域，知识图谱可以定义“药物 A 与药物 B 相互作用”，并且“患者 X 服用药物 A”。如果系统检测到“患者 X 被处方药物 B”，它可以通过应用预定义的相互作用规则来标记潜在冲突。Apache Jena 或 Stardog 等工具利用这些原则执行包含嵌入式逻辑的 SPARQL 查询，将显式数据与推断知识结合起来。
知识图谱还可以通过利用本体层次结构来处理不完整数据。例如，如果图谱将“电动汽车”定义为“汽车”的子类，并声明“汽车需要维护”，那么推理系统即使没有明确声明，也可以推断出“电动汽车需要维护”。这在欺诈检测等场景中非常有用：链接交易、账户和用户角色的图谱可以通过在连接的节点间传播属性（例如，“高风险国家”标志）来识别可疑模式。使用 Cypher 查询的 Neo4j 或基于 RDF 的系统等框架使开发人员能够高效地实现此类逻辑，从而使知识图谱成为可扩展、规则驱动自动化中的实用工具。