Pada awal pengembangannya, pelatihan JNB - Fuzzy dengan Algoritma genetika ini digunakan untuk melakukan optimasi terhadap struktur jaringan yang kompleks dimana GA melakukan pemotongan bobot atau neuron terhadap jaringan tersebut. Tetapi kemudian setelah data yang digunakan semakin kompleks, hal ini kurang relevan lagi dalam fungsi Jaringan Neural buatan untuk melalukan pengenalan. Karena data yang kompleks ini cenderung untuk memberikan hasil pengenalan yang buruk. Tujuan untuk melakukan optimasi struktur jaringan memang telah tercapai, tetapi hal ini tidak seimbang dengan dihasilkannya jaringan yang memiliki nilai rendah dalam melakukan pengenalan. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah metode yang dapat memberikan sebuah jaringan yang baik dalam tingkat pengenalan dan bersifat optimal terhadap struktur jaringan yang terbentuk. Untuk menuju kearah itu, yang perlu dilakukan adalah memperlajari cara kerja evaluasi yang dilakukan oleh Algoritma Genetika. Evaluasi atau seleksi yang dilakukan oleh Algoritma Genetika ini sangat ditentukan oleh sebuah fungsi evaluasi yang dinamakan fungsi fitness. Dan untuk mengakomodasi hal tersebut perlu dilakukan sesuatu pada fungsi fitness ini. Kemudian secara logika terpikir, bagaimana apabila unsur nilai pengenalan tersebut disertakan secara eksplisit ke dalam fungsi fitness tersebut untuk memberikan individu yang terbaik dalam hal pengenalan aroma. Maka fungsi fitness yang ada dimodifikasikan untuk memfasilitasi hal ini dan kemudian dilakukan analisa dan uji cobanya, hasil yang juga dibandingkan dengan hasil pengenalan dnegan nilai fitness sebelum dilakukan modifikasi. Metode tersebut juga didukung dengan hasil uji coba pada tiap individu pelatihan, yang mana pelatihan tiap individu ini dilakukan dalam beberapa kali uji coba dan didapatkan hasil yang fluktuatif. Dari hasil yang fluktuatif ini diharapkan algoritma genetika dapat memilih sebuah individu pelatihan terbaik dalam hal pengenalan dan juga struktur. Dari hasil pengujian yang dilakukan maka terbukti dengan metode yang baru ini, hasil pengenalan yang didapatkan sangatlah memuaskan. Hal ini dapat terlibat dari nilai pengenalan yang berhasil ditingkatkan hingga 99-100%. Dibandingkan dengan pemakaian metodologi lama yang hanya mencapai 66% dalam hal mengenali aroma 3 campuran sebagai sebuah studi kasus