Un algoritmo genético mantiene una población de posibles soluciones a un problema, evalúa qué tan buena es cada una, y genera una nueva generación combinando y mutando las mejores soluciones de la generación anterior, imitando los procesos de selección natural y reproducción biológica.
Dónde son útiles
Funcionan especialmente bien en problemas de optimización muy complejos, donde no existe una fórmula matemática directa para encontrar la mejor solución, como el diseño de piezas de ingeniería, la optimización de rutas logísticas, o el ajuste de parámetros de otros sistemas complejos.