Ontologien sind formale, explizite Spezifikationen einer gemeinsam genutzten konzeptionellen Sicht auf einen Anwendungsbereich. In den Natur- und Ingenieurwissenschaften dienen sie dazu, Begriffe (Konzepte), deren Eigenschaften (Attribute) und Relationen (z.B. „ist‑ein“, „besteht‑aus“, „hat‑Eigenschaft“) maschinenlesbar und logisch konsistent zu definieren.

Technisch basieren Ontologien meist auf Beschreibungssprachen wie OWL (Web Ontology Language) und nutzen logikbasierte Inferenzmechanismen. Dies ermöglicht Konsistenzprüfungen, automatische Klassifikation sowie semantische Suche und Verknüpfung heterogener Datenquellen.

In materialbezogenen Domänen definieren Materialontologien u.a. Stoffklassen, Phasen, Mikrostrukturen, Prozessschritte und Eigenschaftsgrößen einschließlich ihrer Einheiten und Randbedingungen. Sie fungieren als Domänenontologien, die eine semantisch eindeutige Verknüpfung von Experiment-, Simulations- und Prozessdaten erlauben und damit ontology‑gesteuerten Datenzugriff, FAIR‑konforme Datenhaltung und multimodale Data‑Mining‑Ansätze unterstützen.

Ontologieentwicklung umfasst Domänenanalyse, formales Modellieren, Implementierung und iteratives Kuratieren. Ontologie‑Bewertung prüft u.a. Abdeckung, logische Korrektheit, Wartbarkeit und Interoperabilität. Ontologiestandardisierung ist entscheidend, um disziplinübergreifend wiederverwendbare, stabile Referenzontologien zu etablieren und semantische Interoperabilität über Labore, Institutionen und Dateninfrastrukturen hinweg sicherzustellen.