遗传算法主要用于各种优化问题，但它们也经常用于其他应用领域。

在本节中，我们列出了一些经常使用遗传算法的领域。这些是-

• 优化-遗传算法最常用于优化问题，其中我们必须在给定的约束条件下最大化或最小化给定的目标函数值。在本教程中，重点介绍了解决优化问题的方法。

• 经济学-GA也用于表征各种经济模型，例如蜘蛛网模型，博弈论均衡解决方案，资产定价等。

• 神经网络-GA也用于训练神经网络，尤其是递归神经网络。

• 并行化-GA也具有很好的并行能力，被证明是解决某些问题的非常有效的手段，也为研究提供了一个很好的领域。

• 图像处理-GA用于各种数字图像处理(DIP)任务以及密集像素匹配。

• 车辆路线问题-具有多个软时间窗口，多个仓库和异构机队。

• 调度应用程序-GA也用于解决各种调度问题，尤其是时间制表问题。

• 机器学习-正如已经讨论过的，基于遗传的机器学习(GBML)是机器学习中的一个利基领域。

• 机器人轨迹生成-GA已用于规划机器人手臂从一个点移动到另一个点所经过的路径。

• 飞机的参数化设计–通过改变参数并开发出更好的解决方案，遗传算法已用于飞机的设计。

• DNA分析-遗传算法已用于使用有关样品的光谱数据确定DNA的结构。

• 多峰优化-GA显然是多峰优化的非常好方法，我们必须找到多个最优解。

• 旅行商问题及其应用-遗传算法已用于解决TSP，这是使用新颖的交叉和打包策略的众所周知的组合问题。