Optimizasyon, tüm olası alternatifler arasından bir problemin en optimal çözümünü belirleme sürecidir. Enerji sistemlerinde metasezgisel optimizasyon algoritmaları, karmaşık enerji problemlerini çözmede önemli bir rol oynamaktadır. Metasezgisel optimizasyon algoritmaları, genetik algoritmalar, parçacık sürü optimizasyonu, simüle edilen tavlama, karınca kolonisi optimizasyonu gibi doğal süreçlerden esinlenerek geliştirilen ve genellikle bilgisayar tabanlı modellerle kullanılan özel optimizasyon yöntemleridir. Metasezgisel optimizasyon algoritmaları, büyük veri setleriyle çalışabilir ve farklı kısıtlamalar altında optimize edilmesi gereken çok sayıda değişkeni ele alabilirler. Bu nedenle enerji sektöründe sürdürülebilirlik, verimlilik ve karlılık açısından büyük öneme sahiptirler. Bu algoritmalar, enerji verimliliğini artırmak, enerji maliyetini azaltmak, enerji üretimi, dağıtımı, tüketimi ve depolanması gibi enerji sistemlerinin farklı bileşenlerini optimize etmek için, yenilenebilir enerji kaynaklarını entegre etmek ve enerji sistemlerinin karbon ayak izini azaltmak gibi çeşitli hedeflere ulaşmak için kullanılmaktadırlar. Bu çalışmada, enerji sistemleri uygulamalarında metasezgisel optimizasyon algoritmalarının kullanımı örnekler üzerinden incelenmiştir. İncelenen 2532 makale dikkate alındığında en çok genetik algoritma (%37.4) ile parçacık sürü optimizasyonunun (%25.5) kullanıldığı görülmüştür. Bu algoritmaların kullanımı ile karmaşık problemlerin çözümlerinin daha kolaya indirgendiği görülmüştür.