逻辑编程是种编程典范，它设定答案须符合的规则来解决问题，而非设定步骤来解决问题，过程是事实+规则=结果。

逻辑编程的要点是将正规的逻辑风格带入计算机程序设计之中。数学家和哲学家发现逻辑是有效的理论分析工具。很多问题可以自然地表示成一个理论。说需要解答一个问题，通常与解答一个新的假设是否跟现有的理论无冲突等价。逻辑提供了一个证明问题是真还是假的方法。创建证明的方法是人所皆知的，故逻辑是解答问题的可靠方法。逻辑编程系统则自动化了这个程序。人工智能在逻辑编程的发展中发挥了重要的影响。

猴子和香蕉问题是逻辑编程社区的著名问题。电脑须自行找出令猴子接触香蕉的可行方法，取代程序员指定猴子接触香蕉的路径和方法。逻辑编程创建了描述一个问题里的世界的逻辑模型。逻辑编程的目标是对它的模型创建新的陈述。世界上知识不断膨胀。传统来说，我们会将一个问题陈述成单一的假设。逻辑编程的程序通过证明这个假设在模型里是否为真来解决问题。

一些经常用到逻辑编程工具的范畴：专家系统，程序从一个巨大的模型中产生一个建议或答案。自动化证明定理，程序产生一些新定理来扩充现有的理论。最常用的逻辑编程语言是Prolog，另外有较适用于大型方案的Mercury。

早在二十世纪七十年代，罗伯特·科瓦尔斯基等人提出了逻辑可以作为程序设计语言的基本思想，把逻辑和程序这两个截然不同的概念协调统一为一个概念，于是诞生了逻辑程序设计。这也是早期自动定理证明和人工智能发展的自然结果。随后，逻辑程序设计得到了迅速发展，特别是基于一阶谓词的逻辑程序设计语言，将逻辑推理对应于计算，具有丰富的表达能力、非确定性等特点，在定理机器证明、关系数据库系统、程序验证、模块化程序设计和非单调推理等都有了广泛的应用。

Prolog以处理一阶谓词演算为背景，由于其简单的文法、丰富的表达力和独特的非过程语言的特点，很适合用来表示人类的思维和推理规则，从而一问世就赢得了人工智能研究和应用开发者的广泛兴趣。尤其在西欧和日本，Prolog语言已推广应用于许多应用领域，如关系数据库、数理逻辑、抽象问题求解、自然语言理解和专家系统等。日本还在其于1979年提出的第五代计算机研究计划中把Prolog列为核心语言。

Prolog实际上就是一种基于逆向规则的演绎推理技术，只不过对规则和目标的表示有严格的限制．再加上演绎推理控制机制自身的简单性，难以适用于复杂的应用域。

Prolog语言的基本成分是Horn子句，表示为如下形式：∧ ∧ ∧ p；Prolog语言中，Horn子句以3种形式去分别表示逆向演绎推理中问题求解描述的3个部分：目标、规则和事实。目标表示为只有左部的Horn子句：∧ ∧ ∧ ；即在Prolog语言中，目标公式只限于表示为原子公式的合取，而不能是任意的文字与或形。规则表示为典型的Horn子句：∧ ∧ ∧ p这就是逆向演绎推理所使用的规范化B规则，只是规则左部限定为原子公式的合取，而非任意文字与或形。事实表示为事实元素的集合，每个事实元素表示为只有右部的Horn子句，即单一原子公式P。事实元素间隐含合取关系。只要用Prolog语言表示问题描述的这3个部分，支持Prolog语句的推理机制就会自动执行基于规则的逆向演绎推理，并最终给出解答。由于目标和规则的左部都限定为原子公式的合取，而这些原子公式又可激活多条规则(这些规则间隐含或关系)。所以，Prolog演绎推理过程建立的与或图具有与、或关系呈现逐层交替的局面。随着与或图的向下扩展，最终会形成(搜索到)一致解图，从而演绎推理成功；否则推理失败。把目标中包含的各原子公式视为子目标，每当由子目标激活的规则插入与或图时，规则左部的各原子公式又成为新的子目标，再用于激活新的规则；如此，随着规则的激活和新子目标的产生，与或图逐步扩展，直到子目标直接与事实元素(原子公式)匹配为止。

Prolog语言的语法结构相当简单，但描述能力很强。例如，当事实和规则描述的是某一学科公理。那么问题就是待证的命题；当事实和规则描述的是某些数据和关系，那么问题就是数据查询语句；当事实和规则描述的是某些状态变化规律，那么问题就是目标状态。因此，Prolog语言是一种智能型程序设计语言。

Prolog程序没有特定的运行顺序，程序运行顺序完全按照数理逻辑推导(消解法)的方式进行．而不是由编程序的人决定。Prolog是一种描述型语言，用特定的方法描述一个问题，然后由计算机自动找到这个问题的答案。举个极端的例子：当建立好事实和规则后，只需要把某个问题告诉它，它就会自动查找答案。

Prolog程序中没有if、case、for这样的控制流程语句。通常情况下，程序员不需要了解程序的运行过程，只需要注重程序的描述是否全面。不过Prolog也提供了一些控制程序流程的方法，这些方法和其他语言中的方法有很大区别。