La detección de comunidades es uno de los problemas más desafiantes e interesantes en muchas áreas de investigación. Poder detectar comunidades altamente vinculadas en una red puede llevar a muchos beneficios, como comprender las relaciones entre entidades o las interacciones entre genes biológicos, por ejemplo. Se han diseñado dos algoritmos inmunológicos diferentes para este problema, llamados y , respectivamente. La principal diferencia entre los dos algoritmos es la estrategia de búsqueda y los operadores inmunológicos relacionados desarrollados: el primero lleva a cabo una búsqueda aleatoria junto con operadores puramente estocásticos; el último se basa en cambio en una Búsqueda Local determinista que intenta refinar y mejorar las soluciones actuales descubiertas. La robustez de y ha sido evaluada en varias redes sociales reales. Estas mismas redes también se han considerado para comparar ambos algoritmos con otros siete metaheurísticas diferentes y el conocido algoritmo de optimización ávido. El análisis experimental realizado demuestra que y son métodos de optimización confiables para la detección de comunidades, superando a todos los algoritmos comparados.