Khoa học máy tính cho phép lặp tự thay đổi hệ thống phức tạp được nghiên cứu, cho phép hiểu biết toán học về bản chất của các quá trình đằng sau quá trình tiến hóa; cung cấp bằng chứng cho các nguyên nhân ẩn của các sự kiện tiến hóa đã biết. Sự phát triển của các cơ chế tế bào cụ thể như thể cắt nối (spliceosome) có thể biến bộ gen của tế bào thành một xưởng khổng lồ gồm hàng tỷ bộ phận có thể hoán đổi cho nhau có thể tạo ra các công cụ tạo ra chúng ta lần đầu tiên một cách chính xác.

"Phải mất hơn năm thập kỷ, nhưng máy tính điện tử giờ đã đủ mạnh để mô phỏng quá trình tiến hóa",[289] hỗ trợ tin sinh học trong nỗ lực giải quyết các vấn đề sinh học.

Sinh học tiến hóa tính toán đã cho phép các nhà nghiên cứu theo dõi sự tiến hóa của một số lượng lớn các sinh vật bằng cách đo lường sự thay đổi trong DNA của chúng, thay vì chỉ thông qua phân loại vật lý hoặc quan sát sinh lý. Nó đã so sánh toàn bộ bộ gen cho phép nghiên cứu các sự kiện tiến hóa phức tạp hơn, chẳng hạn như sao chép gen, chuyển gen ngang và dự đoán các yếu tố quan trọng trong sự hình thành loài. Nó cũng đã giúp xây dựng các mô hình tính toán phức tạp của quần thể để dự đoán kết quả của hệ thống theo thời gian và theo dõi và chia sẻ thông tin về số lượng ngày càng lớn các loài và sinh vật.

Những nỗ lực trong tương lai là tái tạo lại một cây sự sống phức tạp hơn bây giờ.

Christoph Adami, giáo sư tại Học viện Keck đã đưa ra quan điểm này trong Sự tiến hóa của sự phức tạp sinh học :

Để tạo ra một trường hợp cho hoặc chống lại một xu hướng trong sự tiến hóa của sự phức tạp trong tiến hóa sinh học, sự phức tạp phải được xác định chặt chẽ và đo lường được. Một định nghĩa gần đây về mặt lý thuyết thông tin (nhưng rõ ràng bằng trực giác) xác định độ phức tạp của bộ gen với lượng thông tin mà một chuỗi lưu trữ về môi trường của nó. Chúng tôi điều tra sự tiến hóa của sự phức tạp bộ gen trong quần thể các sinh vật kỹ thuật số và theo dõi chi tiết các quá trình chuyển đổi tiến hóa làm tăng sự phức tạp. Chúng tôi cho thấy rằng, vì chọn lọc tự nhiên buộc các bộ gen hoạt động như một "Con quỷ Maxwell", trong một môi trường cố định, độ phức tạp của bộ gen buộc phải tăng lên.[290]

David J. Earl và Michael W. Deem Nam giáo sư tại Đại học Rice đã đưa ra quan điểm này trong Khả năng biến đổi là một đặc điểm có thể lựa chọn :

Không chỉ có sự sống tiến hóa, mà sự sống tiến hóa để tiến hóa. Đó là, mối tương quan trong cấu trúc protein đã tiến hóa và các cơ chế để thao túng các mối tương quan này đã tiến hóa song song. Tốc độ mà các sự kiện khác nhau trong hệ thống phân cấp của các chuyển động tiến hóa xảy ra không phải là ngẫu nhiên hay tùy ý mà được lựa chọn bởi tiến hóa của Darwin. Rõ ràng, thay đổi môi trường nhanh chóng hoặc cực đoan dẫn đến chọn lọc cho khả năng tiến hóa lớn hơn. Sự chọn lọc này không bị cấm bởi tính nhân quả và mạnh nhất trên các bước di chuyển quy mô lớn nhất trong hệ thống phân cấp đột biến. Nhiều quan sát trong sinh học tiến hóa, theo đây được coi là sự kiện tiến hóa hoặc tai nạn, được giải thích bằng cách lựa chọn cho khả năng tiến hóa. Ví dụ, hệ thống miễn dịch của động vật có xương sống cho thấy môi trường thay đổi của các kháng nguyên đã cung cấp áp lực chọn lọc cho việc sử dụng các codon thích nghi và polymerase có độ chính xác thấp trong siêu âm soma. Một động lực tương tự cho việc sử dụng codon sai lệch là kết quả của tỷ lệ đột biến cao có năng suất được quan sát thấy trong protein hemagglutinin của virus cúm A.[291]

"Các mô phỏng trên máy tính về sự tiến hóa của các chuỗi tuyến tính đã chứng minh tầm quan trọng của sự tái tổ hợp các khuôn của chuỗi chứ không phải là đột biến điểm đơn thuần, như protein."[292] Kỹ thuật phân tử tiến hóa, còn được gọi là tiến hóa có hướng hoặc tiến hóa phân tử trong ống nghiệm liên quan đến chu kỳ đột biến lặp lại, nhân lên với tái tổ hợp và lựa chọn mạnh nhất các phân tử riêng lẻ (protein, DNA và RNA). Sự tiến hóa tự nhiên có thể được sống lại cho chúng ta thấy những con đường khả thi từ các chu trình xúc tác dựa trên protein từ dựa trên RNA tới dựa trên DNA.[292][293][294][295]