人工智能研究人員已經為人工智能開發了幾種專門的編程語言。語言AIML（意為人工智能標記語言）是一種XML方言，用于A.L.I.C.E.類型的聊天機器人。C#可用于使用微軟的.NET套件開發高級機器學習模型。ML.NET的開發考慮到了與現有.NET項目的整合，簡化了使用.NET平臺的現有軟件的過程。Lisp是xxx種為人工智能開發的語言。它包括的功能旨在支持可以進行一般問題解決的程序，如列表、關聯、模式（框架）、動態內存分配、數據類型、遞歸、關聯檢索、作為參數的函數、生成器（流）和合作多任務。Smalltalk已經被廣泛用于模擬、神經網絡、機器學習和遺傳算法。它使用消息傳遞實現了最純粹和最優雅的面向對象的編程形式。Prolog是一種聲明性語言，程序用關系來表達，通過對這些關系運行查詢來執行。Prolog對于符號推理、數據庫和語言解析應用特別有用。今天，Prolog在人工智能中被廣泛使用。STRIPS是一種用于表達自動規劃問題實例的語言。它表達了一個初始狀態、目標狀態和一組行動。對于每個行動的前提條件（在執行行動之前必須建立什么）和后置條件（在執行行動之后建立什么）都被指定。Planner是程序性語言和邏輯性語言的混合。它為邏輯句子提供了程序性的解釋，其中含義是用模式導向的推理來解釋的。POP-11是一種反射性的、增量編譯的編程語言，具有解釋語言的許多特征。它是Poplog編程環境的核心語言，最初由蘇塞克斯大學開發，最近在伯明翰大學的計算機科學學院開發，該學院主持Poplog網站，它經常被用來向更傳統的語言如Pascal的程序員介紹符號編程技術，他們發現POP的語法比Lisp更熟悉。POP-11的特點之一是它支持一級函數。R被廣泛用于新式人工智能，涉及統計計算、數字分析、貝葉斯推理的使用、神經網絡和一般的機器學習。在金融、生物、社會學或醫學等領域，它被認為是主要的標準語言之一。它提供了幾種編程范式，如矢量計算、函數式編程和面向對象的編程。

Python被廣泛用于人工智能，有幾個應用的軟件包，包括通用人工智能、機器學習、自然語言處理和神經網絡。將人工智能應用于開發做類似人類工作和描繪人類技能的程序是機器學習。人工智能和機器學習都是緊密相連的，并且在今天被廣泛使用。哈斯克爾也是一種非常好的人工智能編程語言。懶惰評估和list以及LogicT單體使得表達非確定性的算法變得容易，而這是經常發生的情況。無限的數據結構對于搜索樹來說是非常好的。該語言的特點使其能夠以一種組合的方式來表達算法。xxx的缺點是，由于純度的原因，一開始用圖工作有點困難。Wolfram語言包括廣泛的集成機器學習功能，從高度自動化的功能，如預測和分類，到基于特定方法和診斷的功能。這些函數可用于許多類型的數據，包括數字、分類、時間序列、文本和圖像。Julia，例如用于機器學習，使用本地或非本地庫。