中藥指紋圖譜需要研究如何利用這些信息實現指紋圖譜的知識化。指紋圖譜的知識包括信息解讀、比較判斷、化學信息與藥效信息的相關性研究、信息利用，即從大量的指紋圖譜數據中獲取相關的規律和知識。采用的方法包括聚類分析、模式識別、相關分析、人工神經網絡等。
(1)聚類分析
聚類分析是將研究對象按照壹定的規律和要求進行分類。基本思想是用“相似度”來衡量樣本之間的接近程度，實現分類。壹般相似度大的樣本歸入壹類，相似度小的樣本歸入不同的類。計算機可以快速識別不同批次中藥樣品的色譜指紋圖譜，並根據批次間的相似度來判定中藥樣品的穩定性。
模糊聚類分析的基本步驟如下:
A.計算樣本之間的相似度，形成模糊相似度矩陣r，在m個量化指紋特征組成的m維空間中，樣本之間的相似度可以用多種方式定義。如:相關系數法、最大最小值法、算術平均最小值法、幾何平均最小值法、絕對指數法、廣義角度余弦法、馬氏距離法、歐氏距離法等等。
B.用上述方法建立的模糊相似關系矩陣R具有自反性和對稱性，但沒有傳遞性。需要將模糊相似關系矩陣R轉化為模糊等價關系矩陣R’，然後對其進行分類。
c .取m的某個值作為等價矩陣的截面矩陣，根據不同的值得到動態聚類譜系圖。
(2)模式歧視
模式識別的基本思想是先建立標準樣品模式的色譜指紋圖譜，然後用計算機分析未知模式(待識別樣品)的色譜指紋圖譜，根據其與標準樣品模式的“隸屬度”來判斷未知模式的真偽和優劣。
(3)相關性分析
眾所周知，衡量藥品質量的最終標準是療效。通過化學分析控制藥品質量是壹種間接的質量控制方法。壹般來說，西藥是單壹成分的化合物或化學成分明確的混合物。這些化學成分的性質和數量決定了藥物的療效。因此，對這些化學成分進行定性和定量控制，可以全面控制藥品的內在質量。但是，中醫不同於西醫。中藥就相當於壹個大復方，成分眾多且復雜。中藥的化學成分大多不完全清楚，壹些已知的成分也不代表中藥的全部療效。因此，傳統的質量控制模式，即單壹成分的定性定量分析，難以控制藥品的質量。就中藥指紋圖譜而言，也存在指紋圖譜與藥效脫節的問題。所謂關聯度，是指兩個系統或兩個因素之間相關性的度量。關聯度描述了系統發展過程中各因素的相對變化。如果兩者在發展過程中的相對變化基本相同，則認為兩者高度相關；相反，它們之間的相關性很小。
(4)人工神經網絡
隨著模式識別理論的發展，人工神經網絡的實踐得到了迅速的提高，並在許多領域得到了廣泛的應用。自1990以來，人工神經網絡逐漸應用於中醫藥研究領域。與經典模式識別相比，神經網絡方法更接近人腦的思維過程，具有自組織和容錯的優點。神經網絡結構和學習算法有很多種，其中BP(反向誤差傳播)、ART、MBL和FANN主要用於中藥指紋圖譜。
(5)其他
實現指紋知識的方法有峰重疊法、夾角法、決策樹、遺傳算法和最近鄰法。最近出現了幾種相似度計算方法。將從藥材、中間體到最終產品的大量指紋圖譜收集到數據庫中，利用數學方法確定峰間的相關性，實現生產全過程的“全過程質量管理”，而對於基礎研究和新藥開發，則可以實現全過程化學成分的表征。再加上多維信息的指紋圖譜(HPLC/PDAD/MS/MS)，整個研究需要處理的信息非常多，建立壹個智能的指紋數據庫可以較好的解決這類問題。