Algoritem za čebele posnema vedenje čebel za izvajanje iskanja, določanja prioritet in drugih nalog. Razvit je bil leta 2005 in je bil uporabljen za vrsto optimizacijskih problemov. Cilj je določiti najboljšo rešitev problema, pa naj gre za iskalno poizvedbo ali dodelitev virov. Procesi odločanja, ki jih čebele v naravi uporabljajo za reševanje problemov v zvezi z upravljanjem panjev, so lahko enako učinkoviti v drugih okoljih.
Posamezni čebelnjak za vračanje podatkov uporablja kombinacijo dveh načinov iskanja; v tem primeru informacije o virih hrane. Prva je uporaba skavtov, ki naključno pregledajo regijo, da bi locirali določena območja ali soseske, ki bodo verjetno prinesla dobre rezultate. Taborniki se javijo v panj, druge čebele pa se odločijo, katere soseske bodo intenzivneje preiskale, da bi poiskale koristne vire. Ta kombinacija naključnih in lokalnih vzorcev iskanja je lahko optimalna za nekatera iskalna okolja.
V algoritmu čebel se lahko programer odloči, koliko izvidnikov bo poslal, in jih izloči, da naključno iščejo v vse smeri. Poiščejo najverjetnejše vire uporabnih podatkov ali najbolj optimalne rešitve v nizu izbir in poročajo s temi podatki. Intenzivnejša lokalizirana iskanja v teh regijah lahko vrnejo najboljše rezultate, razvrščene glede na ustreznost, učinkovitost in druge značilnosti, ki jih lahko nastavi programer.
To je primer inteligence roja, kjer algoritem vključuje ustvarjanje skupine entitet, ki sodelujejo pri reševanju problema. To se lahko razlikuje od bolj linearnih algoritmov, ki se premikajo skozi vrsto korakov, da bi našli najboljše rezultate. Uporaba algoritma čebel lahko omogoči raziskovalcem, menedžerjem in drugim ljudem, ki imajo vprašanja, na katera potrebujejo odgovore, da hitro pregledajo veliko knjižnico možnih rezultatov, da vrnejo najboljše, in jih razvrstijo po želji, da ugotovijo, kateri naj sledijo.
Človeški operaterji niso edini, ki lahko uporabljajo algoritem čebel. Avtomatizirani sistemi ga lahko uporabljajo tudi v svojih procesih odločanja. Ta prilagodljiv algoritem lahko zagotovi vrsto možnosti, ki sistemu omogočajo, da izbere najboljšo za rešitev določenega izziva. Za napredno robotiko, ustvarjanje nevronskih mrež in podobne teme algoritem čebel ponuja številne kompleksne in funkcionalne aplikacije. Raziskovalci lahko ocenijo tudi uspešnost različnih rezultatov, da naučijo algoritem, kako se obnašati v prihodnosti.