進化的アルゴリズム（AE）は、進化（EC）計算も知られているように、最適化と検索方法として定義されています。これは、インスピレーションを受け、自然進化のプロセスを部分的に模倣し、選択規則に従って進化する構造の集団を維持しようとします。交差や突然変異など、他の遺伝子演算子。

進化的コンピューティングの中で、最適化問題の解決にはさまざまな戦略が含まれています。これらの戦略は次のとおりです。

 - 進化の検索プロセス：1948年にアランチューリングによって提案されました。
 - 進化戦略（EE）：1964年にRehenbergによって提案されました。それらは実際のベクトルを持つ個人を表しています。
 - 進化プログラミング（PE）：1965年にFogelが提案しました。彼らは有限ステータスマシンを使用しています。
 - 遺伝的アルゴリズム（AG）：1975年にオランダによって提案されました。それらは個人をバイナリチェーンとして表しています。
-Genetic Programming（PG）：1992年にKozaによって提案されています。リスプツリーを使用しています。

遺伝的アルゴリズムは、検索問題または最適化の問題に最適またはほぼ最適なソリューションを見つけるために使用される検索ベースの最適化アルゴリズムです。一方、ニューロンネットワークは、入力と複雑な出力をマッピングする数学モデルです。これらは、以前は知られていない要素を分類できます。

遺伝的アルゴリズムは通常、個別のデータでうまく機能しますが、ニューラルネットワークは通常、連続データで効率的に動作します。
Algoritmos evolutivos (AE), como también se le conoce al cómputo evolutivo (EC), se definen como métodos de optimización y búsqueda, los cuales están inspirados y tratan de imitar de manera parcial los procesos de la evolución natural, y mantienen una población de estructuras que evolucionan de acuerdo a reglas de selección y otros operadores genéticos, como cruzamiento y mutación.

Dentro de lo que es la computación evolutiva, se engloban diferentes estrategias para la resolución de problemas de optimización. Estas estrategias son las siguientes:

- Procesos de Búsqueda Evolutiva: Fue propuesta por Alan Turing en el año 1948.
- Estrategias Evolutivas (EE): Propuesto por Rechenberg en 1964. Representan a los individuos con Vectores reales.
- Programación Evolutiva (PE): Propuesto por Fogel en 1965. Utilizan máquinas de estado finito.
- Algoritmos Genéticos (AG): Propuesto por Holland en 1975. Representan a los individuos como cadenas binarias.
- Programación Genética (PG): Propuesto por Koza en 1992. Utilizan Arboles LISP.

Los algoritmos genéticos son algoritmos de optimización basados en búsqueda que se usan para encontrar soluciones optimas o casi optimas para problemas de búsqueda o problemas de optimización. Las redes neuronales por otro lado, son modelos matemáticos que mapean entre entradas y salidas complejas. Estos pueden clasificar elementos que no son previamente conocidos.

Los algoritmos genéticos suelen funcionar bien con datos discretos , mientras que las redes neuronales suelen funcionar de manera eficiente con datos continuos.