В статье описана возможность применения одного из методов интеллектуального анализа данных в автомобильном сервисе при оценке надежности автомобиля. Мы предположили, что использование ассоциативных правил при диагностике может повысить скорость ремонтных работ и качество обслуживания клиентов за счет идентификации узлов, которые с высокой степенью вероятности окажутся неисправными одновременно. С этой целью была построена база знаний на основе закономерностей, полученных в результате применения ассоциативных правил к данным по отказам автомобильной техники. Полученные правила стали интеллектуальным ядром реализованного приложение, которое после введения в программу уже выявленных дефектных узлов выдает ремонтному рабочему перечень конкретных узлов, рекомендованных к проверке. Предлагаемая методика в совокупности с разработанным программным средством позволит повысить качество и скорость процессов диагностики.