Jatkuva optimointi on soveltavan matematiikan haara optimoinnin alalla, joka tarkoittaa suurimman elementin valitsemista suuresta vaihtoehtovaihtoehdosta. Tällainen optimointi eroaa erillisestä optimoinnista siinä mielessä, että tavoitefunktiossa käytetyt muuttujat kykenevät ottamaan todellisia arvoja, kuten intervalliarvoja todelliselta viivalta. Jatkuvaa optimointia sovelletaan monille eri aloille ja tieteenaloille, mukaan lukien tietojenkäsittelytiede, markkina -analyysi ja mikrotalous. Se on myös tärkeä näkökohta laajemmalla matematiikan alalla.
Tietotekniikassa jatkuvaa optimointia käytetään moniin eri asioihin, mukaan lukien sovellusvirrat sovelluksessa. Ohjelmoijat käyttävät laitteistopohjaista dynaamista optimointityökalua optimoidakseen tietyn sovelluksen jatkuvasti. Laitteisto on yksinkertainen ja taulukkopohjainen, ja sitä käytetään ja sijoitetaan tiettyihin vaiheisiin datavirtojen optimointitoiminnoissa. Jatkuva optimoija alentaa tietovirran korkeutta, suorittaa jatkuvaa ja johdonmukaista etenemistä, poistaa tarpeettomat kuormat, yhdistää uudelleen, poistaa hiljaiset myymälät ja välittää myymälät. Optimointitehon vaikutusta tehostavat integroidut arvot, jotka luodaan yksiköistä, jotka suoritetaan takaisin samaan optimointiprosessiin.
Tämä sallii jatkuvan optimointiajan suorittamisen, joka koostuu ohjeiden syöttöarvoista optimoijan sisällä. Tämä jättää pienemmän työn niille ohjelman osien osille, jotka eivät ole kunnossa. Jatkuva optimointi pystyy myös havaitsemaan oksien vääriä ennusteita paljon aikaisemmin, mikä vähentää väärien ennusteiden rangaistusta. Tämä on varsin hyödyllistä tietotekniikan alalla ja sitä käytetään sellaisissa kokonaisuuksissa kuin media -haarakuormat, SPECint ja SPECfp. Optimointitoiminnon on havaittu toimivan 33%: n onnistumisprosentilla ja ratkaisevat ongelmat 29%: n onnistumisprosentilla.
Toinen jatkuvaa optimointia hyödyntävä tutkimusala on markkinointianalyysi ja mikrotalous, varsinkin kun se liittyy pienten, eristettyjen asiakkaiden väestötietoihin ja markkinoihin. Menestyneet analyytikot käyttävät jatkuvaa optimointia määrittääkseen asiakkaidensa arvot seuraamalla heitä verkossa ja pois päältä. On olemassa tiettyjä avoimen lähdekoodin ohjelmistoja, joiden avulla nämä analyytikot voivat liittää arvoja tai seurata väestötietoja tietyillä alueilla. Nämä analyytikot toivovat saavuttaakseen ylläpito- ja käyttöönottokustannusten vähentämisen hyödyntämällä tiettyjä tunnisteita ja luomalla erityisen yhtenäisen infrastruktuurin palvelemaan kaikkia mahdollisia markkinointikampanjoita. He pyrkivät analysoimaan käsillä olevia tietoja ja käyttämään niitä markkinoinnin tehokkuuden optimoimiseen.