Wissensentdeckung in Datenbanken zielt auf die Schließung der Lücke zwischen den oft umfangreichen Datenbeständen in Unternehmen, beispielsweise in Data Warehouses, und dem steigenden Bedürfnis nach handlungsrelevantem Wissen. Dazu wird auf verschiedene Data-Mining-Verfahren zurückgegriffen, zu denen auch die im Fokus dieses Buches stehenden adaptiven Regelsysteme, im engeren Neuro-Fuzzy Systeme, gehören. Diese sind in der Lage, in Datenbeständen autonom Wissensstrukturen in Form von Wenn-Dann-Regeln zu entdecken. Eingebunden in einen Standardprozeß der Wissensentdeckung, für den in dieser Arbeit ein Methodenbaukasten entwickelt wird, eignen sie sich zur Aufdeckung von für den Unternehmenserfolg relevanten Zusammenhängen. Dies wird für Praxisanwendungen aus unterschiedlichen Branchen gezeigt.