Os algoritmos genéticos são técnicas de otimização que se destacam na busca de soluções para problemas complexos, especialmente aqueles que envolvem funções não lineares. Eles são projetados para explorar um espaço de soluções de forma eficiente, lidando bem com a complexidade e a não linearidade das funções. Analisando as alternativas: a) Funções lineares - Embora possam ser resolvidas por algoritmos genéticos, não é o foco principal, pois existem métodos mais diretos para isso. b) Funções quadráticas - Também podem ser tratadas, mas não são o principal tipo de função que os algoritmos genéticos são projetados para otimizar. c) Funções de otimização não lineares - Esta é a opção correta, pois os algoritmos genéticos são especialmente eficazes em lidar com esse tipo de função. d) Funções matemáticas simples - Embora possam ser abordadas, não refletem a complexidade que os algoritmos genéticos são capazes de resolver. Portanto, a alternativa correta é: c) Funções de otimização não lineares.