Le recuit quantique est une méthode basée sur le recuit simulé où les variations de températures sont remplacées par des fluctuations quantiques et dont l'effet tunnel (quantum tunnelling) qui en découle provoque des transitions d'états des qubits une fois ceux-ci mesurés (i.e., pour le problème d'optimisation en cours de résolution, le passage d'une solution à une autre). En 1998, Kadowaki1 et al. montre que le recuit quantique converge plus rapidement vers l'optimal que le recuit simulé. Dès l'année suivante, la société canadienne D-Wave entreprend l'élaboration d'une machine exécutant ce mécanisme.

Il s'agit d'évaluer les avancées réalisées par les ordinateurs quantiques à base de recuit quantique par la résolution de problèmes d'optimisation. Ces ordinateurs qui sont toujours conçus pour la plupart par D-Wave ne basent pas leur fonctionnement sur le même paradigme que celui des ordinateurs quantiques à portes universelles d'IBM et de Google. Ici, l'interface entre l'unité de calcul et l'utilisateur est de bien plus haut niveau (i.e., loin du QPU -Quantum Processor Unit-) et si le nombre de problèmes pouvant être traités de cette façon est moindre, ces ordinateurs semblent bien s'accorder avec les problèmes d'optimisation, ou du moins un sous-ensemble de ces derniers. Le traitement appliqué aux qubits de ces processeurs est bien moins complexe que celui qui enchaîne les portes quantiques, ce qui les rend bien plus simples à fabriquer. Les qubits au service du recuit quantique sont ainsi en plus grand nombre que sur les machines quantiques universelles (la machine Advantage de D-Wave possède plus de 5000 qubits) et leur connectivité est également plus importante (les qubits d'Advantage ont une connectivité de 15, i.e., chaque qubit est connecté à 15 autres par des coupleurs). Il existe déjà des applications concrètes de ces ordinateurs qui ont été commercialisés dès 2011. En optimisation, on peut faire référence aux expérience sur les chaînes de production de Volkswagen et la résolution du Paint Shop Problem.