Este proyecto de grado buscó solucionar el problema de secuenciar un conjunto de trabajos y moldes de inyección en máquinas inyectoras en una planta de inyección, con el fin de reducir el makespan y tardanza. La planta de inyección es el primer eslabón de la cadena de producción en una fábrica de productos de consumo masivo. El proyecto se caracterizó como un problema de secuenciación de trabajos en máquinas no relacionadas paralelas. El proyecto aborda el problema con dos métodos, el primero usando programación lineal entera mixta (MILP) y el segundo usando un algoritmo genético. El método exacto funciona bien con instancias pequeñas de máximo 10 trabajos y cinco máquinas. Respecto al segundo método se diseñó un algoritmo genético con una función fitness completamente original, el algoritmo genético permite encontrar soluciones de calidad en corto tiempo para instancias más grandes y complejas si se compara con el método exacto. El algoritmo genético requirió un ajuste de sus parámetros usando diseño factorial multinivel. Con el objetivo de probar el método exacto de solución y lograr una comparación estricta entre los dos métodos de solución se desarrollaron instancias de dos tipos: random y reales con información de la planta de inyección. Luego se desarrollaron experimentos computacionales solucionando las instancias con los dos métodos. Los resultados de los experimentos permitieron establecer que el algoritmo genético propuesto genera soluciones iguales o mejores en instancias random comparado con el método exacto.