Thuật giải di truyền cung cấp một cách tiếp cận cho việc học dựa vào mô phỏng sự tiến hóa. Các giả thuy ết thường được mô tả bằng các chuỗi bit, việc hiểu các chuỗi bit này tùy thuộc vào ứng dụng, ý tưởng các giả thuyết cũng có thể được mô tả bằng các biểu thức kí hiệu hoặc ngay cả các chương trình máy tính. Tìm kiếm giả thuy ết thích hợp bắt đầu với một quần thể, hay một tập hợp có chọn lọc ban đầu của các giả thuyết. Các cá thể của quần thể hiện tại khởi nguồn cho quần thể thế hệ kế tiếp bằng các hoạt động lai ghép và đột biến ngẫu nhiên – được lấy mẫu sau các quá trình tiến hóa sinh học. Ở mỗi bước, các giả thuyết trong quần thể hiện tại được ước lượng liên hệ với đại lượng thích nghi được cho, với các giả thuyết phù hợp nhất được chọn theo xác suất là các hạt giống cho việc sản sinh thế hệ kế tiếp. Thuật giải di truyền đã được ứng dụng một cách thành công cho những tác vụ học khác nhau và cho các vấn đề tối ưu hóa khác. Ví dụ, chúng đã được dùng để học tập luật điều khiển robot và để tối ưu hóa các thông số học và tôpô cho mạng nơron nhân tạo