Les algorithmes génétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes (un sous-ensemble des métaheuristiques). Leur but est d’obtenir une solution approchée, en un temps correct, à un problème d’optimisation (optimisation des territoires ou optimisation de tournée par exemple), lorsqu’il n’existe pas (ou qu’on ne connaît pas) de méthode exacte pour le résoudre en un temps raisonnable.

Les algorithmes génétiques utilisent la notion de sélection naturelle développée au XIXème siècle par le scientifique Darwin et l’appliquent à une population de solutions potentielles au problème donné. On se rapproche par "bonds" successifs d’une solution, comme dans une procédure de « séparation et évaluation », à ceci près que ce sont des formules qui sont recherchées et non plus directement des valeurs.