Se trata de una técnica de aproximación numérica que no necesita el conocimiento de derivadas de la función objetivo, pues solo evalúa la función a optimizar. Recibe su nombre por ser una analogía con sistemas termodinámicos tales como la cristalización de una sustancia disuelta en agua o la solidificación de un metal (recocido).

Este proceso comienza con una alta temperatura en la que la movilidad de las partículas es alta, y se pierde gradualmente al dejar enfriar la mezcla lentamente. Las partículas se van disponiendo ordenadamente y se van acercando a un estado de mínima energía. Si el proceso ha sido lo suficientemente lento la configuración obtenida es más estable y su energía interna es mínima. En algunos casos estos estados pueden ser reconocidos por su perfección visual, este es el caso de la forma de un cristal puro cuyas partículas están perfectamente ordenadas. El recocido simula una mejora global a base de iteraciones con cambios locales que tienen efectos en partículas próximas.

En el caso de la optimación, la temperatura es una energía de referencia, o parámetro de control (ck en Figura. 1), que determina la fluctuación permitida alrededor de la configuración estudiada. Con este método, a partir de una solución inicial se genera aleatoriamente una alternativa produciendo un cambio sobre una de las variables. Para aceptar la configuración inicial, o la alternativa, se aplica el criterio de Metrópolis (1). Es un criterio de aceptación probabilístico en el que si el cambio es a mejor siempre se acepta pero si es a peor solo a veces puede ser aceptada. Al principio del proceso virtualmente todas las transiciones son aceptadas (temperaturas altas), mientras que al final los cambios a peor tienen una baja probabilidad de ser aceptados. El proceso termina cuando cualquier cambio produce un diseño con probabilidad cero de ser aceptado.