群体智能是一个受社会性生物（如蚂蚁、蜜蜂和鸟群）集体行为启发的概念。在人工系统中，群体智能被应用于创建能够通过去中心化决策解决复杂问题的算法。这些系统不依赖于单一的代理或控制器，而是使用多个简单的代理量，它们相互之间及与环境进行互动。这些代理执行基本任务，但通过本地共享信息，能够共同实现复杂的结果，从而在动态条件下提供灵活性和适应性。
群体智能的一个常见应用是在优化问题中，通过诸如粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）等算法。在粒子群优化中，简单的代理称为粒子，它们通过根据个人经验和邻近粒子的经验调整位置来探索解空间。这种方法在微调机器学习模型中的参数或寻找交通网络中的最佳路线时可能很有效。同样，蚁群优化模仿蚂蚁寻找食物的行为；人工蚂蚁沿路径移动并释放信息素以标记有前景的路线。这使得在物流和网络路由场景中可以产生最佳路径。
另一个群体智能被广泛应用的重要领域是机器人技术，特别是在群体机器人技术中。在这里，机器人群体协同工作，以完成探索、搜索与救援或监视等任务。每个机器人基于简单规则操作，从而使它们的互动能够产生复杂行为。例如，一组无人机可以协调覆盖大面积以监测环境变化或定位失踪人员。通过模仿群体中观察到的自然行为，这些系统能够达到高效并具备可扩展性，显示出集体智能如何增强人工系统的性能。