kˌomo rˈeɣla xˌeneɾˈal, los ˌalɣoɾˈitmos xenˈetikos pwˈeðen sˈer ˈutiles en domˈinjos pɾˌoβlemˈatikos ke tjˈenen ˈum paɪsˈaxe ðe ˌapːtitˈud komplˈexo, ʝˈa ke la mˈeθkla, ˈes ðeθˈiɾ, la mˌutaθjˈon en kˌombinaθjˈon kon kɾˌossoβˈeɾ, estˈa ðˌiseɲˈaða pˌaɾa ˌalexˈaɾ a la pˌoβlaθjˈon de la ˈopːtima lokˈal ðe ke ˈun ˌalɣoɾˈitmo tɾˌaðiθjonˈal.
Como regla general, los algoritmos genéticos pueden ser útiles en dominios problemáticos que tienen un paisaje de aptitud complejo, ya que la mezcla, es decir, la mutación en combinación con crossover, está diseñada para alejar a la población de la óptima local de que un algoritmo tradicional.