El control de convertidores DC/DC, topologias utilizadas ampliamente en la reduccion activa de contenido armonico para equi- po monofasico no lineal de baja potencia, plantea grandes retos de diseno debido a lo complejo del modelo matematico y su caracteristica dinamica altamente no lineal. Tecnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales, suponen grandes me- joras en el diseno y desempeno final, dada su capacidad de aprender dinamicas complejas y generalizar su comportamiento. La motivacion de este trabajo fue la de plantear (y posteriormente evaluar la respuesta dinamica) un lazo de control directo con re- des neuronales, que permitiera adicionalmente eliminar elementos de prueba y error en su diseno. Se propone un control direc- to basado en red neuronal artificial, cuyo diseno se realizo de forma optima utilizando modelos de busqueda bioinspirada, esto para optimizar simultaneamente dos aspectos diferentes pero fundamentales de la red: la arquitectura y los pesos de las cone- xiones. El control es aplicado a un convertidor boost. Los resultados obtenidos permiten observar el desempeno dinamico del es- quema, para el cual los tiempos de respuesta y los delta de voltaje en la salida permiten concluir que los criterios seleccionados para el diseno del control son apropiados y representan un aporte en el desarrollo de aplicaciones de control de sistemas con- mutados DC/DC.