Los sistemas modernos de soporte a decisiones (DSS) necesitan componentes para almacenar conocimiento. Además, los DSS deben admitir la inferencia difusa para trabajar con incertidumbre. Las ontologías están diseñadas para representar el conocimiento de estructuras complejas y realizar tareas de inferencia. Los desarrolladores deben utilizar las bibliotecas OWLAPI y SWRL API para utilizar las características de la ontología. Son imposibles de usar en DSS escritos en lenguajes de programación que no sean para Java Virtual Machines. La biblioteca FuzzyOWL y el motor de inferencia FuzzyDL son necesarios para trabajar con ontologías difusas. La biblioteca FuzzyOWL actualmente no se mantiene y no tiene un repositorio Git público. Por lo tanto, es necesario desarrollar el servicio de ontología. El servicio de ontología debe permitir trabajar con ontologías y realizar inferencias difusas. El artículo presenta modelos de ontología para soporte a decisiones, inferencia difusa y el algoritmo de inferencia difusa. El artículo considera ejemplos de DSS para equilibrar capacidades de producción y análisis de imágenes. El artículo también describe la arquitectura del servicio de ontología. Los nuevos modelos de ontología propuestos para soporte a decisiones permiten reducir el tiempo de formación de una base de conocimiento. El servicio de ontología puede integrarse con sistemas externos mediante el protocolo HTTP.