هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الذي يحاكي الانتقاء الطبيعي من أجل الوصول إلى النتيجة المثلى. تعتمد على التكرار لانتقاء أنسب نسل للتهجين والتكاثر في الجيل التالي، والذي يشار إليه بوظيفة اللياقة. تماماً كما هو الحال في التطور البيولوجي، ويمكن أن يكون للخوارزميات التطورية نسلاً متحوراً عشوائياً.
تنتهي البرمجة الجينية عموماً بمجرد وصولها إلى مقياس لياقة محدد مسبقاً. ويمكن تقديم عمليات تغيير البنية إلى برنامج قيد التشغيل بالفعل للسماح بتحليل مصادر بمصادر جديدة للمعلومات تتضمن لياقة محددة.
تستخدم أنظمة البرمجة الجينية نوعاً من تقنيات التعلم الآلي التي يمكن أن تتضمن البرمجة التلقائية دون الحاجة إلى تفاعل يدوي. هذا يعني أن الخوارزميات الجينية يمكن أن تستخدم تحريضات البرامج التلقائية للتشغيل عند استيعاب معلومات جديدة، بحيث يمكن تحسين البرامج تلقائياً. حيث إنها مفيدة لإجراء الانحدارات الرمزية وتصنيفات الميزات.
