有许多问题可以用遗传算法或更一般地用进化算法（也包括遗传编程和进化策略）来解决，尽管它们不一定是最有效的方法。

这里有一些例子。

• 神经网络拓扑的演变。这被称为神经进化。
• 自动测试用例生成（尤其是自动驾驶汽车）。AsFault是一个具体的例子。
• 新型量子计算算法的设计。具体来说，遗传编程已被用于解决此问题（有关详细信息，请参阅此参考资料）。
• 作为强化学习算法的替代方案来解决 RL 问题。具体来说，在这种情况下已经成功地使用了进化策略（参见this）。

有一篇维基百科文章列出了遗传算法的许多其他应用：遗传算法应用列表。