Разработчик генетических алгоритмов разрабатывает, кодирует и тестирует алгоритмы, имитирующие процесс естественного отбора. Они используют такие методы, как мутация, кроссинговер и селекция, для решения задач оптимизации и поиска. В процессе работы создаются условия, при которых популяция решений со временем эволюционирует в сторону лучших решений. Для оценки пригодности решений и определения вероятности их воспроизведения определяются функции пригодности. Разработчики постоянно совершенствуют эти алгоритмы для решения сложных задач в таких областях, как биоинформатика, робототехника, составление расписаний, игры и машинное обучение. Они также анализируют результаты и вносят необходимые коррективы для улучшения работы алгоритма.