Jednym ze sposobów rozwiązywania złożonych problemów jest zastosowanie algorytmów równoległych. Oznacza to, że program nie jest wykonywany tylko jeden raz na jednym procesorze, ale wielokrotnie równolegle na wielu różnych maszynach. Podejście takie jest stosowane od lat w superkomputerach, jednak w takiej realizacji jest ono bardzo kosztowne. Nowym pomysłem jest tutaj zastosowanie sieci zwykłych komputerów tworzących klaster. Całe zadanie jest wtedy rozdzielane na wiele maszyn i obliczane równolegle przy pomocy tysięcy procesorów. Czasami taką potężną sieć rozproszoną nazywa się z j. angielskiego grid. Przykładem jej zastosowania może być program SETI@home, gdzie dane z nasłuchu kosmosu analizują dziesiątki tysięcy komputerów należących do zwykłych użytkowników. Maszyny są podłączone do Internetu, przez który przesyłają wyniki pracy uruchomionych na nich aplikacji. Rozwinięciem tego rozwiązania jest projekt parasolowy BOINC@home, który obejmuje kilkadziesiąt tego typu projektów co SETI@home, zajmujących się zagadnieniami z wielu dziedzin nauki, nie tylko ścisłych.
Obecnie algorytmy równoległe mogą być wykorzystywane na zwykłych domowych komputerach, ponieważ ogromna większość z nich posiada procesory wielordzeniowe, które w uproszczeniu są połączeniem kilku procesorów w jeden. Po roku 2010 rozpowszechniło się nowe podejście do obliczeń równoległych polegające na wykorzystywaniu w tym celu kart graficznych; nosi ono nazwę GPGPU. Kilka projektów z BOINC@home oraz projekt z zakresu biologii molekularnej Folding@home pozwala na zastosowanie karty graficznej, a nawet kilku zamontowanych w jednym komputerze, do realizacji obliczeń rozproszonych. Umożliwia to wykorzystanie ogromnej liczby (do kilku tysięcy) procesorów karty graficznej działających równolegle.
Nowym pomysłem na implementację algorytmów równoległych jest wykorzystanie do tego celu DNA. W jednej kropli wody znajdują się miliony cząstek tego kwasu. Jeżeli zsyntetyzujemy je tak, aby wykonywały pewien algorytm, to w ułamku sekundy potrzebnym na reakcje chemiczne komputer oparty na DNA znajdzie rozwiązanie bardzo złożonego problemu. Przykładem są tutaj bakterie, które zaprogramowano, aby rytmicznie emitowały światło. Dziedziną nauki zajmującą się algorytmami w połączeniu z biologią jest bioinformatyka.