Es el proceso de encontrar las mejores rutas de reparto para una flota de uno o más vehículos, que permitan satisfacer a un conjunto de clientes, considerando restricciones tanto para clientes como para los vehículos y conductores. 

Qué ruta es mejor que otra depende del objetivo de la optimización. Existen muchas variaciones y especializaciones de este tipo de problemas, pero por lo general suelen tener por objetivo reducir el tiempo empleado o la cantidad de distancia recorrida ocupando la mínima cantidad de vehículos. 

En el mundo de la matemática e informática, el problema es conocido formalmente como problema de enrutamiento de vehículos (VRP por sus siglas en inglés), y corresponde a un problema de optimización combinatoria y programación de enteros. Esto funciona analizando de manera inteligente el conjunto de soluciones que satisfacen las restricciones ingresadas, escogiendo a aquellas que sean mejor evaluadas de acuerdo a si se optimiza tiempo o distancia.

Según la teoría de optimización, encontrar la solución óptima para este tipo de problema es NP-Duro, lo que quiere decir que solo cuando la cantidad de vehículos y destinos es relativamente pequeña, es posible encontrar la solución efectivamente más corta comparando todas las soluciones posibles entre ellas. Pero encontrar la solución óptima para un problema muy grande podría tomar un tiempo exageradamente largo. Es por esto que para encontrar soluciones en un tiempo razonable es necesario utilizar métodos, o meta-heurísticas, que permiten buscar la solución óptima sin tener que analizar una por una todas las soluciones posibles, y así acercarse de mejor manera al óptimo en un tiempo controlado, sin garantizar necesariamente que la solución encontrada sea la mejor.

El tipo de heurísticas utilizadas para este tipo de problemas se conocen como de búsqueda local. Optiroute utiliza Tabu Search como meta-heurística para evaluar las distintas soluciones, en la configuración estándar de la búsqueda. En la configuración de búsqueda exhaustiva utiliza búsqueda Local Guiada.