Jednym z ważniejszych pojęć w algorytmach genetycznych jest funkcja przystosowania, która inaczej nazywana jest również funkcją oceny. Opisuje ona poziom dopasowania konkretnego osobnika (czyli zakodowanych w postaci chromosomów zbiorów parametrów zadania, rozwiązania) w populacji ( czyli zbiorze osobników o określonej liczebności). Na podstawie właśnie tej funkcji możemy zauważyć i wybierać osobniki przystosowane najlepiej, czyli tych, które posiadają największą wartość funkcji przystosowania. Tenże proces jest zgodny z biologiczną zasadą ewolucyjną, mówiącą o przetrwaniu jedynie najsilniejszych, w tym wypadku najlepiej przystosowanych. Nazwa tejże funkcji również zaczerpnięta jest wprost z genetyki. Ze względu na fakt jak wielki wpływ ma na funkcjonowanie algorytmów, musi być ona odpowiednio i jasno określoną, tj. zdefiniowana. Opisujemy ją inaczej w zależności od zagadnienia. I tak na przykład jeśli mówimy o optymalizacji funkcją przystosowania stanie się (przynajmniej w dużej większości) optymalizowana funkcja, czyli ściślej funkcja maksymalizowana, która to nazywana jest funkcją celu.
Wszelkie prawa zastrzeżone!