El diagnóstico de enfermedades puede formularse como un problema de clasificación, en consecuencia se trata de un problema NP-duro, como es el caso de las dos problemáticas que se pretenden resolver en este trabajo: clasificación, en benigno o maligno, de muestras de tumores de pacientes sospechados de sufrir de cáncer de mama; y clasificación, en negativo o positivo, de muestras de pacientes sospechados de padecer diabetes de tipo II. Por tal motivo, nuestra propuesta consiste en desarrollar algoritmos aproximados basados en perceptrones multicapa, en algoritmos genéticos y en algoritmos que hibridan estas opciones, para realizar diagnósticos confiables (clasificación) con respecto a estas enfermedades. Los experimentos numéricos permiten evaluar y comparar el rendimiento de las distintas propuestas utilizando conjuntos de datos reales. Los resultados muestran que nuestras propuestas logran resultados con errores de clasificación próximos a cero, además de, superar el desempeño de algoritmos propuestos en la literatura.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO
