OpenNARS se basa en los principios de la lógica no axiomática, permitiendo que el sistema realice deducción, inducción y abducción usando pares de valores de verdad que reflejan la incertidumbre. Mantiene una memoria basada en la experiencia de declaraciones y recluta dinámicamente reglas de inferencia según los recursos disponibles, asegurando un rendimiento robusto en tiempo real. El mecanismo de revisión de creencias del motor actualiza las confianzas a medida que llega nueva información, mejorando la precisión en las decisiones. Los desarrolladores pueden integrar OpenNARS mediante SDKs proporcionados en Java, C++, Python, JavaScript, Dart o Go y desplegarlo en escritorios, servidores, dispositivos móviles o sistemas embebidos. Aplicaciones típicas incluyen robótica cognitiva, agentes autónomos y tareas complejas de resolución de problemas donde el aprendizaje adaptativo y la gestión eficiente del conocimiento son esenciales.