常识知识库是当代智能系统或智能代理所具备的一种知识库。它是解决人工智能或知识工程技术瓶颈难题的一项关键措施，其特点是数量上规模大。早期人工智能或知识工程系统所具备的领域知识库是另一种知识库。也就是说，领域知识库和常识知识库是智能计算机系统所具备的知识库的两种基本类型。计算机科学领域普遍认为领域知识库和常识知识库是人工智能或知识工程技术瓶颈难题。从早期关注专家的领域知识到现在同时关注常识知识，这是人工智能或知识工程技术的一种进步。由于计算机硬件和软件以及数据库乃至数据仓库及其人机交互界面等技术的不断成熟，使得人们在21世纪开发各种专家系统所需要的各个中等规模的领域知识库和开发常识系统所需要的大规模的常识知识库都具备了基础条件。
在人工智能的研究中，常识性知识是收集到的事实和一个普通人预知的信息。常识性知识问题是一个正在进行中的项目，属于知识表达领域（人工智能的一个分支领域）。它旨在创造一个常识知识库：一个数据库，包含大多数人拥有的所有的一般知识。它表达的方式，便于它可在人工智能程序中使用自然语言或作出关于普通世界的推论。这样的数据库是一种知识本体，其中最普遍的是所谓的上层本体。
这个问题被认为是最难的，因为人工智能研究的广度和详细的常识性知识是巨大的。任何需要常识性知识的任务，被认为是人工智能完成：许多工作要做的，以及作为一个人所没有的，它需要机器显现出作为一个人的智能。这些任务包括机器翻译、对象识别、文本挖掘和许多其它问题。要完美地执行这些任务，机器简单地知道文本在谈论什么、对象可视，这是不可能的，除非机器熟悉与一个普通人所熟悉且相同的概念。
在常识知识库中的信息，可包括但不限于以下内容：
有专家认为“常识性知识处理是人工知识研究的核心难题”。有专家认为“如何有效地获取领域专家的知识一直被视为人工智能中的难题”。
例如：研究面向智能代理的大规模常识知识库的本体结构和运行机制。
