En las últimas dos décadas se han desarrollado varias herramientas computacionales que buscan identificar pequeñas moléculas (ligandos) capaces de unirse a proteínas de estructura conocida. Estas herramientas han permitido realizar una búsqueda rápida y relativamente eficiente que han ahorrado tiempo y costos en el momento de realizar el desarrollo de nuevos fármacos. Sin embargo, el porcentaje de efectividad de estos programas de software no ha sido superado por nuevas herramientas; debido a que el espacio de búsqueda es bastante grande especialmente cuando se consideran una o ambas estructuras flexibles y las funciones de energía encargadas de generar la puntuación para elegir los mejores complejos tienen una limitada precisión. Generalmente la función de puntuación que mide el cambio de energía libre debido a la interacción entre los ligandos y la proteína (formación de un complejo) ha sido tomada como un problema de un solo objetivo. Sin embargo, éste puede verse como un problema multi-objetivo, basándose en la hipótesis que los aportes de energía involucran múltiples objetivos que se compensan en los diferentes complejos proteína-ligando al momento de realizar la búsqueda. En este proyecto se propone hacer una aproximación multi-objetivo al problema de docking (entendiendo como docking el método por el cual se predice cual es el mejor complejo proteína-ligando conociendo ambas estructuras). Para lo cual se hace necesario desarrollar un método que permita realizar la búsqueda multi-objetivo de las diferentes conformaciones. Adicionalmente se diseñará un algortimo genético multi-objetivo guiado por una función de puntuación basada en interacciones atómicas para evolucionar los complejos proteína ligando.