人工生命の研究では、ソフトウェアエージェントの進化や人工環境におけるシミュレートされた生命形態の増殖を研究する。その目的は生命の進化に見られる現象を制御された環境下で研究することであり、細菌やネズミを使っていては限界がある進化の研究をより自由に進めることにある。生体や環境のシミュレーションにより、かつては異端とされた実験や不可能とされた実験も可能となる（ラマルクの進化論と自然選択説の実験による比較など）。
また、経済学や社会学に関するエージェントについても、創発的特性に基づくものを総称して「人工生命」と呼ぶことがある。これら「人工生命」の共通点は、個体群による繰り返しの考え方である。つまり、エージェントが世代を重ね、突然変異などによって時と共により良く適合するようになっていく。
個体の一生は、わずか数秒から数分といった過酷な進化過程を経て、種族として生き延びるものや、強靭（きょうじん）で長命な個体の誕生まで、様々な淘汰による変化で多彩な生物層を形成する場合がある。
観察者が介入して、インタラクティブに人為選択による進化を促進させるソフトウェアも多い。
ガイア仮説をゲーム化したシムアース等は有名である。
哲学.
現状の「生命」の一般的定義から言えば、ソフトウェアによる人工生命は「生きている」とは言えない。しかし、人工生命の可能性について別の意見もある:
関連する主題.
人工知能.
一般に人工知能はトップダウン手法を用いるが、人工生命（ソフトウェア）ではボトムアップ手法を用いる。
人工化学.
最適化問題での進化的アルゴリズム.
人工生命（ソフトウェア）の技法を応用した最適化アルゴリズムが各種開発されてきた。人工生命とこれら最適化アルゴリズムの違いは、その進化的特性が生存とか死を避けるとか食物を探すといった方面ではなく、解を求める可能性を高める方向に向けられている点である。
進化的アート.
ハードウェア.
その一方で、多関節機械に単純な目的意識を与えて、肉体に当たる機械部分を自由に制御させ、その結果を元に自己学習を行い、運動機能を改善させようという試みもある。学習開始直後は満足に進むことも出来ない存在が、学習を繰り返すうちに、バタフライ泳法のようなダイナミックな移動方法を習得した事例もある。
ウェットウェア.
オープンプロブレム.