在假设检验中，P值用于帮助我们决定是否拒绝原假设。通常，原假设（H0）是一个初步假设，比如总体均值 \( \mu = 100 \)。而备择假设（H1）是总体均值不等于100。

- **P值意义**：P值表示在原假设为真条件下，观察到样本统计量或更极端值的概率。如果 P值很小（通常小于显著性水平，如0.05），我们拒绝原假设。

在该问题中：

- 既然 P值为0.76，远大于常用的显著性水平（例如0.05或0.01），意味着我们没有足够的统计证据去拒绝原假设。

因此，选项 C 是正确的：
- **C: 总体均值与100不存在显著差异**

### 专业分析：
- **原假设（H0）**：\( \mu = 100 \)
- **备择假设（H1）**：\( \mu \neq 100 \)
- **P值解释**：P值为0.76，表示在假设总体均值为100的前提下，获得现有数据或者更极端结果的概率为76%。这是一个相当高的概率，说明观察到的数据在原假设下是常见的。

### 结论：
由于 P值很大，无法拒绝原假设，所以我们得出“总体均值与100不存在显著差异”的结论，选项 C 是正确的选择。