אונטולוגיה, במדעי-המידע ובבינה מלאכותית, היא מפרט פורמלי ומפורש של המושגים, הקטגוריות והיחסים ביניהם בתחום-ידע נתון — לא חקר-המציאות הפילוסופי הכללי שאליו שייך במקור המונח, אלא שאילה ממוקדת-יותר של השם לצורך הנדסי. ההגדרה הנפוצה-ביותר בתחום, שניסח החוקר תום גרובר (Tom Gruber) במאמרו "Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing" (1993, פורסם ב-1995 ב-International Journal of Human-Computer Studies), מתארת אונטולוגיה כ"מפרט מפורש של תפיסה משותפת" (explicit specification of a shared conceptualization) — מסמך פורמלי שמאפשר לתוכנות שונות "להסכים" על המשמעות המדויקת של מושג משותף.
החשיבות המעשית של אונטולוגיות גדלה משמעותית עם חזון "הרשת הסמנטית" (Semantic Web) שהציגו טים ברנרס-לי (ממציא הרשת העולמית), ג'יימס הנדלר ואורה לסילה במאמרם ב-Scientific American ב-2001 — חזון של רשת שבה מידע מתויג באופן שגם תוכנות, ולא רק בני-אדם, יכולות "להבין" ולעבד. כדי לממש את החזון פיתח ארגון-התקינה W3C שפת-תיוג פורמלית בשם OWL (Web Ontology Language), המיועדת במפורש לכתיבת אונטולוגיות ברות-קריאה-למכונה, לצד שפות-תשתית נלוות כמו RDF ו-SPARQL.
דוגמה מוחשית ומוקדמת-יחסית לאונטולוגיה מעשית היא "אונטולוגיית-הגנים" (Gene Ontology), שהוקמה ב-1998 בשיתוף שלושה מאגרי-מידע ביולוגיים (FlyBase, SGD ו-MGD) כדי לתאר גנים ומוצריהם באוצר-מילים אחיד ומוסכם בין מעבדות שונות ברחבי העולם — ונחשבת לאחת מהצלחות התחום המובהקות ביותר. בעולם ה-AI המסחרי, אונטולוגיות עומדות ברקע גרפי-ידע (Knowledge Graph) כמו זה שהשיקה גוגל ב-2012, המקשר עובדות על מיליוני ישויות לפי מבנה-קטגוריות ויחסים מוגדר-מראש.
אונטולוגיה היא למעשה כלי-מרכזי אחד מתוך תחום-האם הרחב-יותר של ייצוג-ידע — היא נותנת מענה בעיקר לשאלה "אילו מושגים קיימים בתחום הזה, ואיך הם קשורים זה-לזה", בעוד ייצוג-ידע עוסק גם בשאלות רחבות-יותר של היסק ושימוש בידע הזה. גם עם עליית מודלי-השפה הגדולים, שלומדים דפוסי-שפה סטטיסטיים ולא מסתמכים בהכרח על אונטולוגיה מפורשת, אונטולוגיות ממשיכות לשמש בסיס למאגרי-מידע מדעיים, למנועי-חיפוש ולמערכות ארגוניות שזקוקות למבנה-מידע מדויק ועקבי.