Algorytmy genetyczne znajdują użytek tam, dokąd negacja logiczna jest prawidłowo wyznaczony to znaczy przyswojony metoda rozwiązania problemu, mimo to modny jest procedura oceny jakości rozwiązania. Przykładem jest np. zadanie komiwojażera, dokąd powinno się zoczyć najkrótszą drogę łączącą wszystkie miasta, w ten sposób iżby wskroś każde gród przerosnąć ledwo raz. Ocena jakości proponowanej trasy jest błyskawiczna, przeciwnie zaś znalezienie optymalnej trasy kwalifikuje się aż do klasy problemów NP zupełnych. Przy zastosowaniu podejścia ewolucyjnego dobre rozstrzygnięcie wolno przyuważyć nader szybko, pomimo tego w rzeczy samej pewni możemy istnieć jeno uzyskania rozwiązań sub-optymalnych, co wynika spośród formalnie opisanej trudności problemów klasy NP. Algorytmy genetyczne jednakowo odpowiednio radzą sobie wewnątrz znajdowaniu przybliżeń ekstremów funkcji, których negacja logiczna da się porachować analitycznie.