En muchas aplicaciones de ingenieria se necesita realizar movimientos lineales, para lo cual tradicionalmente se realizan adaptaciones que permiten convertir el movimiento circular del motor convencional, en un movimiento lineal. Este proceso genera muchas perdidas de potencia, por lo tanto, en situaciones donde es necesario transmitir un movimiento lineal, lo mas eficiente es emplear un tipo que maquina que realice este tipo de movimiento directamente. Este tipo de maquina es el motor lineal. Ante la necesidad de mejorar los medios disponibles, se han ido creando nuevos conceptos de diseno con el fin de mejorar los ya existentes. Es por esta razon, que cobra gran importancia estudiar mas en detalle los aspectos constructivos y de funcionamiento de las maquinas lineales para poder entender ciertas caracteristicas de funcionamiento como el empuje, la eficiencia, el factor de potencia y ademas otros aspectos que deben ser tenidos en cuenta al disenar un motor lineal como son, el peso y el costo. Estas caracteristicas pueden ser mejoradas mediante el uso de tecnicas que permiten optimizar el diseno de las maquinas para las condiciones de trabajo a las que seran sometidas. Con este proyecto se desea plantear una metodologia que permita encontrar el diseno optimo de un motor lineal de induccion, para lo cual sera tenido en cuenta el uso redes neuronales artificiales y algoritmos geneticos, y de esta manera, ante la variacion de las dimensiones del nucleo magnetico, mejorar la caracteristica de empuje de la maquina al el menor costo posible. Inicialmente, con simulaciones en elementos finitos mediante el software FLUX2D se obtiene el comportamiento del empuje del motor lineal de induccion al variar del diseno algunos de sus parametros geometricos. Los resultados obtenidos en las simulaciones son utilizados para disenar una red neuronal artificial en MATLAB con el objetivo de obtener en mucho menos tiempo una mayor cantidad de valores de empuje, con lo cuales es posible obtener un modelo matematico que represente dichos valores mediante regresion estadistica. Los resultados obtenidos con la regresion estadistica muestran que mediante el modelo de Series de Fourier se puede representar acertadamente el comportamiento de la fuerza de empuje del motor lineal al variar sus parametros geometricos. Este modelo es finalmente utilizado, junto con los valores calculados del costo, para obtener el diseno optimo de la maquina mediante la aplicacion de algoritmos geneticos. Como resultado final se obtiene un diseno que optimiza el motor lineal, de tal manera que la fuerza de empuje aumenta en un 76,24%, mientras que el costo se incrementa en tan solo un 42%, valor muy por debajo del costo que tienen otros disenos con caracteristicas de empuje similares. Se destaca tras revisar la literatura sobre el tema, que la metodologia propuesta en este trabajo es novedosa en el area de diseno maquinas electricas y que su uso puede extenderse a otras areas de aplicacion