Các quan niệm và mô hình sử dụng trong tiến hóa sinh học, như chọn lọc tự nhiên, có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau.[316]

Chọn lọc nhân tạo là sự chọn lọc có chủ định những tính trạng trong một quần thể sinh vật. Phương pháp này đã được dùng hàng nghìn năm trong việc thuần hóa động thực vật.[317] Gần đây hơn, phép chọn lọc tương tự như vậy đã trở thành một phần thiết yếu trong kỹ thuật di truyền, với các gen đánh dấu chọn lọc như gen kháng thuốc được dùng để thao tác trên DNA. Trong những vòng đột biến và chọn lọc lặp lại các protein với các tính chất đáng quý đã tiến hóa, chẳng hạn những enzym biến đối và những kháng thể mới, trong một quá trình gọi là tiến hóa có định hướng.[318]

Hiểu biết về những biến đổi đã xuất hiện trong tiến hóa sinh vật có thể phát lộ những gen cần thiết để cấu trúc nên các phần của cơ thể cũng các gen liên quan tới các bệnh di truyền.[319] Chẳng hạn, cá Tetra México Astyanax mexicanus là một loài cá hang động bị bạch tạng đã mất năng lực thị giác của nó trong quá trình tiến hóa. Gây giống giữa các quần thể khác nhau của loài cá mù này sẽ sinh ra một vài con cháu có mắt hoạt động được, vì những đột biến khác nhau đã xảy ra trong những quần thể cô lập tiến hóa ở những hang khác nhau.[320] Điều này giúp nhận diện các gen cần cho thị giác và nhiễm sắc tố.[321]

Thuyết tiến hóa có nhiều ứng dụng trong y học. Nhiều bệnh của con người không phải là hiện tượng tĩnh, nhưng có khả năng tiến hóa. Virus, vi khuẩn, nấm và ung thư tiến hóa để kháng lại vật chủ phòng vệ miễn dịch, cũng như dược phẩm.[322][323][324] Những vấn đề tương tự xảy ra trong nông nghiệp với sự kháng thuốc trừ sâu[325] và thuốc diệt cỏ[326]. Có thể là chúng ta đang đối mặt với sự kết thúc hiệu quả của các loại kháng sinh có sẵn[327] và dự đoán sự tiến hóa và khả năng phát triển[328] và đưa ra các chiến lược để làm chậm hoặc đánh bại nó đòi hỏi kiến thức sâu hơn về các nhân tố phức tạp thúc đẩy tiến hóa ở cấp độ phân tử.[329]

Trong khoa học máy tính, những mô phỏng tiến hóa sử dụng các thuật toán tiến hóa và sự sống nhân tạo bắt đầu từ những năm 1960 và được mở rộng với những mô phỏng chọn lọc nhân tạo.[330] Tiến hóa nhân tạo đã trở thành một phương pháp tối ưu hóa được thừa nhận rộng rãi do công trình của Ingo Rechenberg những năm 1960. Ông đã sử dụng các chiến lược tiến hóa để giải quyết các vấn đề kĩ thuật phức tạp.[331] Các thuật toán di truyền trở nên đặc biệt phổ biến thông qua tác phẩm của John Henry Holland.[332] Các ứng dụng thực tiễn khác bao gồm khả năng tiến hóa tự động của các chương trình máy tính.[333] Các thuật toán tiến hóa ngày nay được dùng để giải các bài toán nhiều chiều hiệu quả hơn so với các phần mềm do người lập trình viên viết nên và cũng như để tối ưu hóa thiết kế hệ thống.[334]