تستخدم الخوارزميات الجينية في الرياضيات التطبيقية لحل مشاكل التحسين والأمثلة (optimization problems) من خلال تطبيقها على الأسس البيولوجية لعملية التطور الجيني. تعمل الخوارزمية الجينية على تعيين معاملات محددة لأسباب معينة لتحسين أداء عمل ما، عن طريق استخدام مفاهيم مثل الاختيار التفضيلي (preferential selection) والمزج الموزون (weighted mixing)، والتحوير (mutation) والإخلال (crossover).
تبدأ العملية باختيار مجموعة عشوائية من الحلول المحتملة (populations)، ثم تحسب قيمة الهدف (fitness) لكل حل في هذه المجموعة. يتم بعد ذلك تقييم الحلول الأكثر قوة وإضافتها إلى الجيل التالي (next generation) باستخدام مفاهيم التحوير والإخلال، ويتم تكرار هذه العملية حتى يتم الوصول إلى الحل المطلوب.
يتم استخدام الخوارزميات الجينية في الرياضيات التطبيقية في حل مشاكل التحسين والأمثلة، وتشمل هذه المشاكل توزيع المجالات (distribution problems) و تعيين الجداول (scheduling) والرسوم المتحركة (animation) و المعالجات الإشارية (signal processing) والمعادلات التفاضلية (differential equations) وأنماط الصرف (pattern recognition) وغيرها الكثير، وذلك بسبب قدرة الخوارزميات الجينية على حل مشاكل التحسين والأمثلة في وقت قصير مقارنة بالمناهج العادية، حيث يمكنها معالجة مسائل كبيرة الحجم بطرق فعالة ودقيقة.