Atualmente as Unidades de Saúde, em um grande número de países do mundo, apresentam demandas de serviços que superam suas capacidades reais. Por esta razão, o surgimento das listas de espera é inevitável. Preparar o planejamento das mesmas, de modo otimizado resulta, portanto, em um grande desafio, devido à quantidade de recursos que devem ser considerados. O caso particular dos procedimentos cirúrgicos é particularmente crítico pela quantidade de recursos que se precisam para a realização do mesmo. Poucos projetos têm sido desenvolvidos para a gestão completa dessas listas. O trabalho desenvolvido nesta Dissertação propõe o uso de um modelo, baseado em algoritmos genéticos com inspiração quântica, para a automatização e otimização do planejamento de procedimentos cirúrgicos eletivos. Este modelo, denominado Algoritmo Evolucionário com Inspiração Quântica para a Área de Saúde (AEIQ-AS), além de alocar os pacientes e os recursos necessários para que o processo cirúrgico seja exitoso, procura reduzir o tempo total para que todas as cirurgias sejam realizadas. Este trabalho apresenta também uma ferramenta que permite a modelagem, de modo simplificado, de uma Unidade Cirúrgica de Saúde. Esta ferramenta possibilita a realização de simulações com o objetivo de ver o efeito de diferentes configurações dos recursos nas Unidades de Saúde. Para a validação do modelo proposto foi criada, de modo artificial e fazendo uso da ferramenta de simulação, uma lista de espera de 2000 cirurgias. Caso as cirurgias fossem realizadas seguindo a ordem de chegada, seriam necessárias pouco mais de 37 semanas e teria 1066 operações fora do prazo. Foram feitos vários experimentos onde se buscava a otimização destes valores. Esta busca foi feita, primeiramente, tomando em consideração só um dos parâmetros e a continuação eles em conjunto. Na primeira abordagem o AEIQ-AS consegue a realização das mesmas cirurgias em aproximadamente 31 semanas. Assim, observa se que há uma redução de aproximadamente 16,25 porcento do tempo. O número de operações fora do prazo, por sua vez, foi reduzido pelo modelo para 927 (13,04 porcento). Na abordagem simultânea, o AEIQ-AS, consegue uma diminuição do tempo total de alocação em 16,22 porcento e o número de operações fora do prazo em 9,76 porcento. Foram feitas, também, várias simulações da Unidade de Saúde mantendo as caraterísticas da lista de cirurgias para ver seu efeito no tempo total de alocação de todos os processos cirúrgicos.