Inteligencia de enjambre es una rama de la inteligencia artificial que estudia el comportamiento colectivo de los sistemas descentralizados, autoorganizados, naturales o artificiales. El concepto se emplea en los trabajos sobre inteligencia artificial. La expresión fue introducida por Gerardo Beni y Wang Jing en 1989, en el contexto de los sistemas robóticos móviles.[1]​
Inspirados por la naturaleza, especialmente por ciertos sistemas biológicos, los sistemas de inteligencia de enjambre están típicamente formados por una población de agentes simples que interactúan localmente entre ellos y con su medio ambiente. Los agentes siguen reglas simples y, aunque no existe una estructura de control centralizado que dictamine el comportamiento de cada uno de ellos, las interacciones locales entre los agentes conduce a la emergencia de un comportamiento global complejo. Como ejemplos naturales se incluyen las colonias de hormigas, el alineamiento de las aves en vuelo, el comportamiento de rebaños durante el pastoreo y el crecimiento bacteriano.
La aplicación de los principios enjambre a robots se llama robótica de enjambres, mientras que el término "inteligencia de enjambre" se refiere al conjunto más general de los algoritmos. 'Predicción de Enjambres' se ha utilizado en el contexto de los problemas de previsión.