Ant system telah diterapkan di banyak permasalahan optimisasi kombinatorial, sebagai contoh traveling salesman problem (TSP), quadratic assignment problem, jobscheduling, vehicle routing, graph coloring, network routing [Dorigo, Di Caro, dan Gambardella]. sistem ini dinamai dengan Ant System (AS) dan algoritma yang diperkenalkan ini disebut algoritma ant [Dorigo, Maniezzo, dan Colorni].

ACS bekerja sebagai berikut:
Pertama kali, sejumlah m ants ditempatkan pada sejumlah n kota berdasarkan beberapa aturan inisialisasi (misalnya, secara acak). Setiap semut membuat sebuah tur (yaitu, sebuah solusi TSP yang mungkin) dengan menerapkan sebuah aturan transisi status secara berulang kali. Selagi membangun turnya, seekor semut juga memodifikasi jumlah pheromone pada ruas-ruas yang dikunjunginya dengan menerapkan aturan pembaruan pheromone lokal yang telah disebutkan tadi. Setelah semua ants mengakhiri tur mereka, jumlah pheromone yang ada pada ruas-ruas dimodifikasi kembali (dengan menerapkan aturan pembaruan pheromone global). Seperti yang terjadi pada ant system, dalam membuat tur, ants ‘dipandu’ oleh informasi heuristik (mereka lebih memilih ruas-ruas yang pendek) dan oleh informasi pheromone: Sebuah ruas dengan jumlah pheromone yang tinggi merupakan pilihan yang sangat diinginkan. Kedua aturan pembaruan pheromone itu dirancang agar ants cenderung untuk memberi lebih banyak pheromone pada ruas-ruas yang harus mereka lewati.