Esta disertación investiga la utilización de técnicas de electrónica Evolutiva en los procesos de reparación y ajuste de circuitos electrónicos. El objetivo del trabajo fue evaluar el desempeño de algoritmos de computación evolutiva en la reparación de circuitos electrónicos defectuosos y en el ajuste y mejoría de los circuitos no óptimos, ofreciendo una base teórica y experimental para herramientas de reparación y ajuste automático de circuitos. La necesidad de herramientas que efectuen reparaciones de circuitos electrónicos en situaciones de emergencia, bien como la diversidad de defectos encontrados en los varios tipos de circuito, motivaron esta investigación. El trabajo de investigación fue desarrollado en 6 etapas principales: un estudio sobre algoritmos evolutivos y sus aplicaciones en el área de la Electrónica Evolutiva; una revisión de estrategias de múltiples objetivos que culminó en la propuesta de un nueva parámetro de importancia para los objetivos de los algoritmos evolutivos y en la reformulación del cálculo del error en el Método de Minimización de Energía; el proyecto de un prototipo de plataforma reconfigurable; la propuesta de una técnica de reparaciones y ajustes por evolución extrínseca; la propuesta de una técnica de reparaciones y ajustes por evolución intrínseca; y el estudio de casos. De acuerdo con los objetivo del trabajo de evaluar el desempeño del algoritmos evolutivos en la reparación y ajuste de circuitos electrónicos, primeramente se efectuó un estudio sobre la aplicación de estos algoritmos en el área de la electrónica evolutiva. Este estudio involucró las diferentes formas de representación y evaluación, así como los principales operadores. También forma parte de este estudio las estrategias de múltiples objetivos y sus aplicaciones en la optimización y síntesis de circuitos, tanto por evolución extrínseca como intrínseca. Como resultado de este estudio preliminar, se verificó la necesidad de reevaluar la metodología de múltiples objetivos baseada en la minimización de energía atribuyendo valores de importancia diferentes a los diferentes objetivos de los algoritmos evolutivos. Se propone entonces un parámetro Importancia del objetivo que prioriza atender los objetivos más importantes de esos algoritmos. O sea, favorece las características más relevantes del circuito. Se revisó la fórmula de cálculo del error en el Método de Minimización de Energía sugiriendo otra que se basa en la evaluación del mejor individuo. Esta propuesta direcciona el proceso evolutivo para los objetivos no satisfechos del mejor individuo. Las técnicas de reparación y ajustes automáticos por evolución extrínseca que aqui se proponen son muy semejantes a las técnicas de síntesisde circuitos por computación evolucionaria. Fue dada especial atención a la evaluación de los circuitos y al os objetivos de los algoritmos que están íntimamente relacionados con el circuito original no defectuoso o con el circuito ideal. Para realizar reparaciones y ajustes automáticos por evolución intrínseca se hace necesario el uso de una plataforma reconfigurable de circuitos electrónicos. Esto trae consigo una forma diferente de representación de los circuitos cuando comparamos esta técnica con la basada en evolución extrínseca. Además, técnicas de inicialización de la populación de los algoritmos evolutivos fueron utilizadas para orientar la evolución con base en la topología del circuito fallo. Para poder realizar los experimentos con evolución extrínseca, se proyectó e implementado un protótipo de plataforma reconfigurable para circuitos analógicos llamada de PAMA. Fueron realizados estudios de caso de modo a evaluar el desempeño de estas técnicas de reparaciones y ajustes automáticos tanto por evolución extrínseca cuanto por evolución intrínseca. En los estudios de caso realizados se utilizaron circuitos bien conocidos, como puertas TTL y pré-amplificadores, donde fueron introducidos diversos tipos de defecto. Los resultados mostraron que esta clase de