Bài viết trình bày cách DSS giúp giảm sử dụng thuốc trừ sâu bằng cách cung cấp thông tin chính xác về thời điểm xử lý dịch hại. Các mô hình sâu bệnh, chủ yếu dựa trên dữ liệu khí hậu, được tích hợp với dữ liệu thời tiết tự động để dự báo sự phát triển của dịch hại. DSS dựa trên web sử dụng giao diện động, cho phép cảnh báo thời gian thực và khuyến nghị hành động. Công nghệ ontology và lập trình web ngữ nghĩa giúp phân loại và chia sẻ dữ liệu nông nghiệp hiệu quả hơn. Bài viết cũng phân tích các ví dụ DSS nổi bật như SOPRA, PRO_PLANT, RANTISMA, và các hệ thống tại Mỹ, châu Âu, Úc. Ngoài ra, tác giả thảo luận các thách thức như thiếu dữ liệu thời gian thực, độ tin cậy của mô hình, chi phí triển khai, và đề xuất hướng phát triển DSS trong tương lai, bao gồm tích hợp trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn.