En esta tesis se aborda el problema del diseño de redes de saneamiento en entornos urbanos mediante el uso de algoritmos evolutivos. Se trata de un desafío complejo de optimización, que involucra múltiples restricciones técnicas, topográficas y económicas. Se desarrolló un algoritmo evolutivo capaz de generar soluciones factibles y de bajo costo, utilizando datos geoespaciales y demográficos reales. El enfoque fue validado en tres escenarios representativos de Montevideo, donde demostró mejoras significativas frente a un algoritmo greedy, alcanzando reducciones superiores a un 10 % en el costo total de la red. Además, el algoritmo mostró un comportamiento robusto y consistente en todas las instancias analizadas. La metodología propuesta es aplicable a otras ciudades de Latinoamérica que cuenten con datos adecuados, y abre la posibilidad de futuras extensiones hacia escenarios más complejos y automatizados.