Λαμβάνοντας υπόψη ότι η χρήση των υπολογιστών μεταφέρθηκε από τους ερευνητικούς οργανισμούς στις επιχειρήσεις, διαπιστώνουμε ότι αποτελεί πλέον αναπόσπαστο επιχειρηματικό εργαλείο. Φτάνοντας στις αρχές της δεκαετίας του ‘90, μεγάλοι επιχειρηματικοί και κρατικοί φορείς διέθεταν τεράστιες ποσότητες δεδομένων που θα έπρεπε να εκμεταλλευθούν. Τα παραπάνω σε συνδυασμό με την εδραιωμένη πλέον αντίληψη ότι η πληροφορία αποτελεί το πιο πολύτιμο αγαθό, οδήγησαν στην ανάγκη για εφαρμογές ανάλυσης και επεξεργασίας μεγάλου όγκου δεδομένων. Την λύση δίνουν οι τεχνολογίες των Αποθηκών Δεδομένων (Data warehouses) και της αναλυτικής Επεξεργασίας Δεδομένων (OLAP). Τον τελευταίο καιρό διεξάγεται σημαντική έρευνα σε οντολογίες και σημασιολογικά δίκτυα, όπου πλέον η πληροφορία περιγράφεται εννοιολογικά για να είναι ευκολότερη η ανάκτηση της, η χρησιμοποίηση της και η σύγκριση της, δημιουργείται η ανάγκη εύρεσης ενός νέου συνδυαστικού τρόπου αναπαράστασης της γνώσης. Στην παρούσα διπλωματική εργασία ο αναγνώστης εισάγεται στα σημασιολογικά δίκτυα. Εκεί παρουσιάζονται αναλυτικά τα είδη των σημασιολογικών δικτύων και ιδιαίτερα ορισμένα που χρησιμοποιούνται για την αντιμετώπιση εξαιρέσεων. Δίνετε εισαγωγική περιγραφή της θεωρίας που αναπτύσσεται στις βάσεις δεδομένων με ιδιαίτερη έμφαση στις πολυδιάστατες βάσεις και τις αποθήκες δεδομένων. Παρουσιάζονται αναλυτικά τα OLAP εργαλεία καθώς και οι βασικές έννοιες που τα αποτελούν. Τέλος, γίνεται η παρουσίαση μιας νέας τεχνικής που βασίζεται στις μεθόδους αντιμετώπισης εξαιρέσεων σε ένα σημασιολογικό δίκτυο με σκοπό να επεκτείνει ένα OLAP μοντέλο και να το καταστήσει ικανό να αντιμετωπίσει εξαιρέσεις. Η προτεινόμενη επέκταση επιτρέπει την ύπαρξη εξαιρέσεων μεταξύ των τιμών των διαστάσεων ενός υπερκύβου δεδομένων, οι οποίες παίζουν σημαντικό ρόλο στην σωστή εξαγωγή συμπερασμάτων. / Taking into consideration that the use of computers has been transferred from research institutes to private companies and industries, we found out that computers constitute henceforth an integral enterprising tool. During the early 90’s, large private and public institutions afforded enormous quantities of data which revealed the need to be exploited. According to the above and having in mind that standing concepts handle information as the most important asset, it is noted that there is a need for applications that analyse and handle large amount of data. A solution to this problem was given by the data warehouse technologies and the analytical data processing (OLAP). Recently considerable research is conducted on ontologies and semantic networks, where information is already described in a conceptual way, which makes it easier to recover, to use it and compare to other similar. Thus, it is created the need of finding a new combination method of representation of knowledge. In the present master’s dissertation the reader is introduced into semantic networks. All the types of certain semantic networks are presented in detail and particularly those which are dealing with the representation of exceptions. Emphasis is given to the case of multidimensional databases as well as data deposits. Among them, OLAP tools and their basic theory is being described in more analysis. Finally, there is a presentation of a new technique that is based on methods for encountering exceptions in a semantic network whose goal is to extend one OLAP model in order to enable exception overcoming. The proposed expansion allows the existence of exceptions among the dimension values of a data hypercube which play a significant role to the right export of results.