Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale erano ottimi nella vita pratica. Dopo il successo dell'applicazione di varie tecniche di calcolo, è nata una forte esigenza di sviluppo di Sistemi Intelligenti e così è iniziata una nuova era di Soft Computing. L'algoritmo genetico è una di queste tecniche di soft computing che imita la natura e ha tutto il potenziale di una tecnica di calcolo. Gli algoritmi genetici sono algoritmi di calcolo costruiti in analogia con il processo di evoluzione. Gli Algoritmi Genetici sono una classe di metodi di ricerca stocastica che cercano di trovare buone soluzioni a difficili problemi di ottimizzazione mimando l'evoluzione naturale. Nel corso degli ultimi tre decenni, gli algoritmi genetici si sono dimostrati efficaci nel risolvere molteplici problemi provenienti da domini molto diversi tra loro, tra cui l'ottimizzazione, la programmazione automatica, la progettazione di circuiti elettronici, le telecomunicazioni, le reti, la finanza, l'economia, l'analisi delle immagini, l'elaborazione dei segnali, la musica e l'arte.