الاستدلال القائم على الحالة (بالإنجليزية: Case-Based Reasoning ويُختصر إلى CBR) هو منهج في الذكاء الاصطناعي وحلّ المشكلات يعتمد على مقارنة المشكلة الحالية بحالات سابقة متشابهة، ثم استنتاج الحل من خلال الاستفادة من الحلول التي طُبِّقت في تلك الحالات.. يقوم هذا المنهج على افتراض أن المشكلات التي تتشارك خصائص متقاربة يمكن معالجتها بطرائق متشابهة، مع إمكانية تكييف الحل السابق ليتلاءم مع المعطيات الجديدة. ويتميّز الاستدلال القائم على الحالة عن الأساليب القائمة على القواعد الصريحة من نمط «إذا–فإن» بقدرته على التعامل مع المشكلات المعقّدة التي يصعب توصيفها بمجموعة ثابتة من القواعد.
يُستخدم الاستدلال القائم على الحالة في مجالات متعددة، من بينها الطب، والقانون، والهندسة، والأنظمة الخبيرة، ودعم اتخاذ القرار، حيث تُسهم قواعد البيانات التي تحتوي على عدد كبير من الحالات السابقة في تحسين دقة الاستنتاج وجودة التنبؤ. ويعتمد أداء هذا المنهج بدرجة كبيرة على وفرة الحالات المخزّنة وتنوّعها، إذ تؤدي زيادة الخبرات السابقة المتاحة إلى نتائج أكثر دقة وموثوقية. ولا يقتصر هذا الأسلوب على التطبيقات الحاسوبية، بل يعكس نمطًا شائعًا من التفكير البشري، إذ يلجأ الإنسان في حياته اليومية إلى استحضار تجارب سابقة عند مواجهة مواقف جديدة. ويرتبط هذا المنهج ارتباطًا وثيقًا بالعلوم المعرفية ونظريات النماذج الأولية، ويُعدّ أحد الأشكال البارزة للاستدلال القياسي.