Un criterio esencial para la implementación adecuada de estudios de casos y controles es la selección de grupos de casos y controles apropiados. En este artículo, se propone un nuevo método de selección de grupo de control basado en el recocido simulado, que resuelve el problema de seleccionar individuos en el grupo de control como una tarea de optimización de distancia. El algoritmo propuesto empareja a los individuos en el espacio de características de -dimensiones minimizando las distancias ponderadas entre ellos. Los pesos de las dimensiones se basan en las odds ratios calculadas a partir del modelo de regresión logística ajustado a las variables que describen la probabilidad de pertenencia al grupo tratado. Para encontrar el emparejamiento óptimo de los individuos, se utiliza el recocido simulado. La efectividad del recién propuesto método de Selección de Grupo de Control de Vecinos Más Cercanos Ponderado con Recocido Simulado (WNNSA) se presenta mediante dos estudios de Monte Carlo. Los resultados muestran que el método WNNSA puede superar al ampliamente aplicado método de emparejamiento de puntaje de propensión codicioso en espacios de características donde solo unos pocos covariables caracterizan a los individuos y los covariables solo pueden tomar unos pocos valores.