En los últimos tiempos los veleros autónomos no tripulados han tomado gran relevancia. Esto se debe principalmente a las ventajas que los veleros tienen sobre las demás embarcaciones acuáticas en cuanto a la eficiencia energética, dado que es el viento la mayor fuente de energía que posibilita su navegación por períodos indefinidos. Uno de los grandes desafíos a los que se enfrentan los veleros autónomos es lograr navegar en diversas condiciones climáticas. Es por ello, que uno de los problemas que se encuentra al producir este tipo de veleros es la creación de un controlador que sea capaz de enfrentarse a distintas condiciones climáticas y que sea adaptable a diferentes veleros y al desgaste de estos. Para lograr una solución a este problema, en este proyecto se quiere encontrar alternativas al uso de controladores estáticos programados a priori. Para ello, se busca generar un controlador adaptativo utilizando aprendizaje por refuerzo combinado con aprendizaje por imitación, haciendo uso de un simulador para su entrenamiento y evaluación. Como resultado de los distintos experimentos realizados se obtienen dos controladores capaces de navegar en múltiples condiciones ambientales, teniendo un mejor desempeño que el controlador estático utilizado como referencia. Se destaca que en el entrenamiento de estos controladores se utiliza únicamente aprendizaje por refuerzo dado que el aprendizaje por imitación no resulta beneficioso en este proyecto.