前向鏈（或前向推理）是使用推理引擎時的兩種主要推理方法之一，在邏輯上可以描述為反復應用模因。前向鏈是專家系統、商業和生產規則系統的一種流行的實施策略。與前向鏈式相反的是后向鏈式。前向鏈從現有的數據開始，使用推理規則來提取更多的數據（例如從最終用戶那里），直到達到一個目標。使用前向鏈的推理引擎搜索推理規則，直到找到一個已知前因（If條款）為真的規則。當找到這樣的規則時，引擎可以得出結論，或推斷出結果（Then子句），從而為其數據增加新的信息。推理引擎將通過這個過程進行迭代，直到達到一個目標。

假設目標是得出一個叫Fritz的寵物的顏色，考慮到他會呱呱叫和吃蒼蠅，而規則庫包含以下四個規則。如果X呱呱叫，X吃蒼蠅--那么X是青蛙如果X鳴叫，X唱歌--那么X是金絲雀如果X是青蛙--那么X是綠色如果X是金絲雀--那么X是藍色讓我們按照計算機評估規則的模式來說明前向鏈。假設有以下事實。

弗里茨吃蒼蠅通過前向推理，推理引擎可以通過一系列的步驟得出弗里茨是綠色的。1.由于基本事實表明Fritz會呱呱叫，Fritz吃蒼蠅，所以用Fritz代替X，就滿足了規則#1的前因，推理引擎得出結論。弗里茨是一只青蛙2.然后通過用Fritz代替X來滿足規則#3的前置條件，推理引擎得出結論。弗里茨是綠色的前向鏈的名稱來自于這樣一個事實：推理引擎從數據開始，通過推理得出答案，而反向鏈則相反。在推導過程中，規則的使用順序與反向鏈相反。在這個例子中，規則2和4沒有被用于確定弗里茨是綠色的。由于數據決定了哪些規則被選擇和使用，這種方法被稱為數據驅動，與目標驅動的后向鏈式推理相反。前向鏈式推理方法經常被專家系統采用，如CLIPS。前向鏈法比后向鏈法的優點之一是，接收新的數據可以觸發新的推理，這使得引擎更適合于條件可能改變的動態情況。