業務規則引擎是包含業務規則定義的軟件應用程序。但是，不同的業務規則引擎之間也存在很大差異，業務規則之父Ronald Ross將它們歸類為主要處理數據庫的引擎和用于推理的引擎。
計算機應用程序主要被企業用來管理信息。這就是為什么其中絕大多數都連接到數據存儲設備的原因。今天，這些數據存儲設備中的大多數都是關系數據庫，盡管在大型計算機上仍然可以找到索引“文件”。絕大多數計算機應用程序不僅從數據庫中讀取數據，而且還更新數據。因此，數據（數據庫中事實的存儲表示）是信息技術的基本組成部分。事實上，這就是為什么它被稱為信息技術，以及它以前被稱為數據處理的原因。
數據在計算機應用程序中的重要性反映在這些系統中以業務需要的方式處理這些數據的邏輯。此邏輯反映了業務規則，但通常還有許多其他邏輯用于管理應用程序本身。顯然，業務規則引擎是在這些情況下處理業務規則的主要候選者。然而，這并不是唯一一種規則引擎。
一些規則引擎主要用于進行推理。用戶可能想知道一些事情，規則引擎可以生成用戶問題的答案。基于它擁有的規則定義可訪問的數據。或者，用戶可能只是希望知道可以基于引擎中包含的規則從給定的一組數據中推斷出內容，而不必向引擎提出特定問題。以這種方式面向推理的規則引擎與稱為專家系統或人工智能的應用程序相關。這些應用程序具有相當有用的價值。但是，它們遠不如面向數據管理的應用程序常見。
面向數據的業務規則引擎是需求數量最多應用最廣的地方，因此規則引擎發揮作用的機會也最多。用于推理的規則引擎非常有趣，實際上，對于它們滿足的要求，很難想出一種不涉及規則引擎的方法。但是，它們不是本文中構建的規則引擎類型。
基于考慮將應用邏輯管理存儲信息的業務規則引擎，找到更具體的業務規則視圖變得更容易一些。在這種情況下，業務規則可以定義為使用數據結構的業務邏輯的原子包。數據構造是存儲在數據庫中的數據級別，即單個數據值、記錄（行）、列（字段）或表。大多數時候，這些業務規則將在單個數據構造上運行，例如，計算一個值或約束構造內一個或多個值的變化。對于面向數據管理的業務規則引擎，在其中實現的業務規則由存儲在數據庫中的數據驅動。
這種更具體的業務規則視圖有助于更清楚地定義在業務中構建的業務規則引擎的角色，也會為業務提升提供巨大的幫助。
