Con la creciente proliferacion de cargas no lineales que aumentan las componentes armonicas de voltaje y de corriente, debido a la utilizacion de la electronica en la etapa de potencia en los productos de consumo para la conversion de voltaje como lo son los puentes rectificadores de AC/DC, que causan un pobre factor de potencia reduciendo la eficiencia de la fuente, ademas de un incremento de la corriente armonica en la linea de alimentacion AC, que conllevan a problemas de interferencia en sistemas de comunicaciones, calentamiento de los conductores, y mal funcionamiento e incluso dano irreparable en artefactos electronicos sensibles a las perturbaciones; hace necesario la busqueda de una solucion para mitigar este problema. Tal solucion puede obtenerse con la implementacion de los filtros activos o de los pasivos. Nuestro planteamiento para la solucion del problema esta basado en la utilizacion de filtros pasivos por ser menos complejos y por su relacion costo- efectividad comparado con los filtros activos. Aunque el desempeno de los filtros pasivos depende de la carga, gracias a que la mayoria de las aplicaciones de consumo, como son los modernos equipos de oficina, se pueden considerar como cargas constantes, los filtros pasivos son una buena alternativa en estos casos. Nuestro objetivo es presentar una nueva propuesta para el diseno de filtros pasivos monofasicos usando algoritmos geneticos, los cuales facilitan y agilizan el calculo de los valores de los parametros L y C del filtro, con el fin de mejorar el factor de potencia y reducir la distorsion armonica total de corriente. Los algoritmos geneticos son una herramienta eficiente para resolver problemas de optimizacion basados en los principios de seleccion natural. El procedimiento de optimizacion sigue una estrategia de evolucion para encontrar la mejor solucion al problema. Se empieza con una poblacion inicial de individuos cada uno de los cuales representa una posible solucion; la evolucion se da con los cambios de poblacion para formar una nueva generacion hasta que se cumple un criterio de convergencia. El algoritmo genetico es implementado mediante el uso del programa de computador MATLAB, y los parametros L y C se calculan para dos tipos de configuracion diferente del filtro. Los valores obtenidos son implementados en circuitos reales realizando las medidas necesarias para analizar los resultados.