Resumen Este estudio presenta el resultado que tiene la toma de decisiones bursatiles soportadas en la implementacion del indicador tecnico RSI, como una de las formas clasicas de inversion presentes en el ambito bursatil. Para tal fin se hizo uso de datos historicos para el futuro del mini S&P500 en marco de cierre de una hora. Por otra parte, mediante la modelacion por Algoritmos Geneticos (GA) se encontro la mejor caracterizacion que deberia tener este indicador, asi como su adecuada forma de interpretacion para la toma de decisiones. Se muestra que la modelacion genetica supera en rendimiento a estrategias clasicas como la buy and hold y a la forma tradicional de usar este oscilador para la compra y venta del activo financiero mini S&P500. Los resultados de este documento ayudaran no solo a construir mejores estrategias inversionistas, sino que permitiran interpretar de manera adecuada la utilizacion de este indicador en los diferentes activos que cotizan en el mercado global. Abstrac This study shows the results of an approach on market decision-making based on the technical indicator RSI, as one of the classical most common investment strategies at present. The study employed historical data series at future for the mini S&P500 index in an annual range frame hourly-monitored. An optimization approach of Genetic Algorithms (GA) applied on the technical indicator showed both the optimal parameters of the RSI for the investment and the conditions for a proper decision-making to be taken. The results showed that GA was suitable to exceed the potential results from using RSI to buy/sell an mini S&P500 mini financial asset into a fundamental buy and hold approach. This study would contribute to implement low-risk and cost-effective investment strategies, as well as facilitate the understanding and interpretation on the use of RSI for different assets trading.