Um dos casos clínicos mais frequentes na sociedade moderna envolve a localização e extração de projéteis de armas de fogo, que normalmente são feitos de chumbo, um material não ferromagnético. O desenvolvimento de uma técnica que possibilite a localização precisa destes auxiliará o procedimento de remoção cirúrgica, tendo vasta relevância e impactando diretamente no aumento da taxa de sobrevivência de pessoas feridas. Dessa forma, esta dissertação apresenta e discute duas novas abordagens baseadas em técnicas de inteligência computacional, objetivando a localização de projéteis de armas de fogo inseridos no corpo humano, a partir do processamento da informação contida em mapas de campo magnético. Em ambas as abordagens analisadas modela-se o projétil como uma esfera de raio a, localizado em um espaço de busca contido em um plano xy, o qual está situado a uma distância h do sensor no eixo z. As técnicas de localização requerem a geração de um campo magnético primário alternado por meio de um solenoide, o qual incide sobre o espaço de busca. Caso exista um projétil de arma de fogo nesta região, serão induzidas correntes parasitas no projétil, as quais, por sua vez, produzirão um campo magnético secundário, que pode ser medido por um sensor de alta sensibilidade localizado na extremidade do solenoide. Na primeira abordagem analisada, as posições x e y do projétil são determinadas por um algoritmo de janelamento que considera valores máximos e médios pertencentes aos mapas de campo magnético secundário. A determinação da distância h entre a esfera e o sensor foi obtida por meio de uma rede neural, e o raio da esfera a é estimado por um algoritmo genético. Na segunda abordagem, as quatro variáveis de interesse (x, y, h e a) são inferidas diretamente por um algoritmo genético. Os resultados obtidos são avaliados e comparados.