Este artículo se centra en desarrollar un sistema experto aplicable al área de la rehabilitación neurocognitiva. El beneficio de esta investigación interdisciplinaria es proponer un sistema experto adaptado en base a los resultados reales de pacientes del examen cognitivo de Addenbrooke (ACE-R). Uno de los principales resultados de esta investigación es una propuesta única para transferir el resultado del ACE-R al modelo de inteligencia CHC (Cattell-Horn-Carroll). Este enfoque único permite transformar los dominios del modelo CHC de acuerdo con el análisis factorial modificado del ACE-R, lo cual nunca se había utilizado antes. Los resultados de inferencia del sistema experto permiten el diseño automatizado optimizado de un plan de neurorehabilitación para entrenar las funciones cognitivas de los pacientes de acuerdo con el modelo CHC. Se propuso un conjunto de tareas en 6 niveles de dificultad (Nivel 1-Nivel 6) para cada uno de los nueve dominios del modelo CHC. Para cada paciente, los resultados del ACE-R ayudaron a determinar los dominios CHC específicos a ser rehabilitados, así como el nivel de juego inicial para la rehabilitación dentro de cada dominio. El sistema experto propuesto ha sido verificado en datos reales de 705 pacientes y logró un error promedio del 5.94% para todos los dominios del modelo CHC. Se planea incluir el sistema propuesto en los resultados del proyecto de investigación de la Agencia de Tecnología de la República Checa como un procedimiento verificado para los proveedores de atención médica.