Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de geração procedimental de personagens 2D, com foco na aplicação de algoritmos genéticos para simular hereditariedade e variações evolutivas em um ambiente visual interativo. O sistema permite criar personagens compostos por sprites modulares, com atributos visuais e funcionais herdáveis, e possibilita a escolha entre diferentes métodos de seleção parental (roleta, torneio e ranking) e de crossover (single-point, two-point e scattered). A ferramenta foi implementada na engine Unity, enquanto a análise dos resultados foi realizada em Python via Kaggle. Foram realizados testes com nove populações simultâneas, utilizando diferentes combinações de algoritmos e ambientes, totalizando 450 mil indivíduos gerados. Os dados registrados em log permitiram análises de desempenho, convergência e diversidade genética. Os resultados demonstram que a escolha do método de crossover impacta diretamente a taxa de convergência, e que o método de seleção por torneio tende a gerar melhores desempenhos médios. O sistema também oferece uma funcionalidade de reprodução visual dos indivíduos registrados em log, o que torna a análise mais acessível e didática. A proposta integra aprendizado, visualização e análise comparativa, contribuindo para o estudo de algoritmos genéticos em contextos aplicados à geração de conteúdo em jogos.