Este documento presenta los resultados obtenidos para la técnica de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) aplicada a un sistema fotovoltaico (PV), compuesto por cinco paneles solares en serie usando dos metodologías diferentes. En primer lugar, consideramos un algoritmo tradicional de Perturbación y Observación (P&O) y en una segunda etapa aplicamos un Controlador Lógico Difuso (FLC) que utiliza conceptos de lógica difusa para mejorar el P&O tradicional; ambos fueron implementados en un convertidor elevador. El objetivo principal de este documento es estudiar si un método MPPT basado en inteligencia artificial (AI) puede ser más eficiente, estable y adaptable que un método MPPT tradicional, en condiciones de entorno variables, como la irradiación solar y/o la temperatura del entorno, y también analizar su comportamiento en condiciones de estado estable. El FLC propuesto con una colección de base de reglas de 25 reglas superó al controlador que utiliza el algoritmo P&O tradicional debido a su tamaño de paso adaptativo, lo que permite al FLC adaptar el sistema PV más rápidamente a las cambiantes condiciones del entorno, adivinando el punto de máxima potencia (MPP) correcto más rápido y logrando menores oscilaciones en condiciones de estado estable, lo que conduce a una mayor energía generada debido a menores pérdidas tanto en condiciones de estado estable como en condiciones de entorno dinámico. Las simulaciones en este estudio se realizaron utilizando MATLAB (Versión 2018)/Simulink.