La Programación lógica inductiva (ILP, por sus siglas en inglés) es un subcampo de lainteligencia artificial simbólica que usa programación lógica como representación uniforme para ejemplos, hipótesis y conocimiento previo. Dada una codificación del conocimiento previo sabida y un conjunto de ejemplos representados como base de datos lógica de hechos, un sistema de ILP derivará una lógica hipotetizada cuya consecuencia lógica implique todos los ejemplos positivos y ninguno de los negativos.

Esquema: Ejemplos positivos + ejemplos negativos + conocimiento previo ⇒ hipòtesis.La programación lógica inductiva es particularmente útil en bioinformática y procesamiento del lenguaje natural . Gordon Plotkin y Ehud Shapiro sentaron las bases teóricas iniciales para el aprendizaje automático inductivo en un entorno lógico.[1]​[2]​[3]​ Shapiro construyó su primera implementación (Modelo de Sistema de Inferencia) en 1981:[4]​ un programa Prolog que dedujo inductivamente programas lógicos a partir de ejemplos positivos y negativos. El término Programación lógica inductiva se introdujo por primera vez[5]​ en un artículo de Stephen Muggleton en 1991.[6]​ Muggleton también fundó la conferencia internacional anual sobre programación de lógica inductiva, introdujo las ideas teóricas de la Invención de Predicados, la resolución inversa,[7]​ y la implicación inversa.[8]​ Muggleton implementó la vinculación inversa primero en el sistema PROGOL . El término " inductivo " aquí se refiere a la inducción filosófica (es decir, que sugiere una teoría para explicar los hechos observados) en lugar de matemática (es decir, que demuestra una propiedad para todos los miembros de un conjunto bien ordenado).