En la actualidad, el nivel de exigencia del mercado implica mejoras y optimizacion en los diferentes procesos empresariales e industriales. La demanda, la competencia, la implementacion de nuevas tecnologias, los clientes, son variables que evidencian la necesidad de mejorar los procesos conocidos por medio del uso de herramientas que logren un desarrollo optimizando en menor tiempo y que permita evolucionar para permanecer en el mercado. Es aqui donde la aplicacion de los algoritmos geneticos (AGs) representa una solucion eficiente a dichos requerimientos, ya que estos usan una analogia directa con el comportamiento natural, trabajando con una poblacion de posibilidades; cada una de las cuales representa una solucion factible a un problema dado, con un valor que equivaldria al grado de efectividad de un organismo para competir con otros. Cuanto mayor sea la adaptacion de un ente a su entorno, mayor sera la posibilidad de que trascienda al siguiente nivel, con una poblacion nueva de soluciones mejoradas que reemplaza sus antecesoras y con mayor proporcion de buenas caracteristicas, lo que permite que a lo largo de su desarrollo y evolucion, conserve solo las mejores caracteristicas para llegar al ente mas eficiente y mejor adaptado, que equivale a la solucion optima del problema. Con el animo de evidenciar la utilidad de imita el comportamiento de evolucion biologica en el desarrollo de sistemas artificiales, surge el diseno y la implementacion de una herramienta que simula un proceso empresarial de gestion de inventarios y rutas de distribucion, por medio de un AG programado en Lenguaje multiplataforma Java y una base de datos portable en Derby, que, cumpliendo los supuestos de la evolucion natural, lograra encontrar una poblacion de soluciones optimas al problema planteado. El desarrollo de este proyecto incluye las fases de analisis, diseno global, implementacion del sistema, pruebas y analisis de resultados; etapas que podran apreciarse de forma sencilla en el desarrollo de este articulo.