Algorytmy genetyczne nie są w stanie w pełni zastąpić programowania, ponieważ są one wykorzystywane tylko do określonej puli problemów (z innymi by sobie nie poradziły). Ponadto AG działają na zasadzie prób i błędów co oznacza, że nie oferują one dokładności w większości zadaniach. AG wymagają długich i kosztownych obliczeń, wybierając zwykły program do konkretnych problemów można otrzymać rozwiązanie znacznie szybciej i mniejszym kosztem. Wiele problemów nie jest w stanie rozwiązać sam AG, ponieważ nie wszystkie zadania polegają na optymalizacji (a właśnie w tym AG sprawdza się najlepiej). Programowanie ewoluuje i co chwile zostają wprowadzane jakieś zmiany, dodane nowe języki, a algorytmy genetyczne to jednak tylko dodatek, narzędzia, których programiści mogą używać.