Los problemas de clasificación y reconocimiento de patrones incluyen tres etapas básicas: la extracción de características, la selección de características y, por último, la clasificación. El desempeño del sistema respecto a porcentajes de aciertos en la clasificación, reducción de complejidad y tiempo de cómputo pueden mejorarse mediante el tratamiento de las variaciones en estos elementos. La selección de características constituye una etapa importante en el reconocimiento de patrones, pues mejora los procesos de aprendizaje de máquina, al minimizar la redundancia en la información y además permite reducir los porcentajes de error en la clasificación, utilizando menos características. El reconocimiento de patrones ha sido desarrollado mediante métodos clásicos estadísticos, como el análisis de componentes principales, análisis de componentes independientes, entre otros. Sin embargo, los tres procesos involucrados en el reconocimiento de patrones (extracción, selección y clasificación) pueden desarrollarse utilizando inteligencia computacional, lo cual permitiría tener un sistema autónomo, con capacidad de aprendizaje y con buenos resultados en su clasificación. Este trabajo se enfoca en la etapa de selección, utilizando un algoritmo genético y en la etapa de clasificación implementando una red neuronal. De esta manera se propone un método para la selección efectiva de características con el objetivo de reducir la dimensión de características y tener un mínimo error de clasificación, mediante un algoritmo genético aplicado a imágenes digitales en procesos de reconocimiento y control de calidad, utilizando características diversas
