Belirli bir sorun için birçok sayıda olası çözümler incelenerek o sorun için en uygun çözümü bulmada faydalıdır.
Kavramsal olarak gelişim sürecine dayanır
Kalıtım, mutasyon ve doğal ayıklanma gibi süreçleri kullanarak; bileşen parçaları değiştirip, yeniden düzenleyerek çözüm değişkenleri boyunca araştırır
Yüzlerce veya binlerce değişkenin var olduğu sorunlarda kullanılır (maliyetlerin azaltılması, etkin programlama, en iyi jet motoru tasarımı vb.).
Birçok çözüm alternatifini hızlıca değerlendirebilecek yeterliliktedir
Genetik algoritmalar, bulanık mantık, sinir ağları ve uzman sistemlerden her birinin en iyi özelliklerini alarak tek bir uygulamada bütünleştirme avantajına sahiptir
Örneğin; Bulanık mantık ile sinir ağlarını birleştiren Matsushita “bulanık sinir ağlı” çamaşır makinesi
Akıllı ajanlar
Akıllı ajanlar
Belirli, tekrarlanan ve tahmin edilebilen görevleri; kullanıcı, süreç veya uygulama adına yerine getirmek için arka planda çalışır
Kullanıcının yararına karar vermek veya görevleri tamamlamak için sınırlı yerleşik veya öğrenilmiş bilgi temelini kullanır