Presentado para la cátedra Trabajo Final. El diseño estructural de puentes representa un proceso iterativo que requiere la formulación de un predimensionamiento para dar comienzo al proceso de cálculo. Para evitar el uso ineficiente de los materiales, se han aplicado métodos de optimización que permiten lograr estructuras seguras y al mismo tiempo económicas. Así, como objetivo central del presente trabajo, se desarrolla una herramienta computacional de optimización a partir de algoritmos genéticos con el propósito de determinar el predimensionamiento de un puente de sección cajón multicelular de hormigón postesado. Para ello, se abarcó el estudio del estado del arte de los puentes de sección cajón, una introducción a los algoritmos genéticos como método de optimización y se desarrolló un algoritmo genético en Matlab/Octave aplicado al caso de estudio. Se utilizó el CIRSOC 801 y 802 como código técnico para el análisis de cargas y verificaciones y se llevó a cabo el predimensionado mediante “métodos tradicionales” de cálculo para ser comparados con los resultados del AG. Los operadores genéticos utilizados fueron la selección por ruleta, el cruce uniforme y de un punto, la codificación binaria y una mutación de 2%. Se eligieron 5 variables geométricas de la sección cajón multicelular a ser analizadas. El enfoque propuesto logró reducir 20% los costos en comparación a la sección obtenida mediante métodos tradicionales. Se concluye en considerar a 3 de esas variables de carácter “constructivo”, lo cual implicó una reducción máxima de las mismas por parte de la herramienta, mientras que las otras dos variables, la altura de la sección y la longitud lateral de los voladizos sí pudieron ser optimizadas. Finalmente se presentan conclusiones sobre las partes de la viga de cajón multicelular y su aplicabilidad en distintos escenarios, y se sugieren recomendaciones para futuras mejoras de la herramienta propuesta. Así, este trabajo contribuye a un mayor entendimiento de los puentes de sección cajón y al desarrollo de algoritmos genéticos en la optimización estructural. Forma de acceso : https://repositorio.unne.edu.ar/xmlui/handle/123456789/52443