Los algoritmos genéticos fueron propuestos durante la década de los setenta como una gran herramienta computacional para la solución artificial de problemas complejos. Su diseño y funcionamiento están fundamentados en la capacidad que tienen los seres vivos para adaptarse a las exigencias de su medio ambiente, con lo cual se logra artificialmente que un conjunto de soluciones se adapte a las exigencias de un determinado problema. En este artículo se presenta una aplicación de dichos algoritmos, enfocada a visualizar las distancias entre las neuronas cognitivas en un mapa auto-organizado de Kohonen. Este último supone una mejor manera de interpretar su aprendizaje, en contraste con las limitaciones del método conocido como matriz-unificada de distancias.