En este documento, proponemos un conjunto de directrices para seleccionar un solucionador para la resolución de problemas de programación no lineal. Realizamos un análisis comparativo de las prestaciones de convergencia de los solucionadores comúnmente utilizados tanto para problemas de programación no lineales sin restricciones como con restricciones. Las métricas de comparación incluyen precisión, tasa de convergencia y tiempo de cálculo. Se elige MATLAB como la plataforma de implementación debido a su amplia adopción en la academia y la industria. Nuestro estudio incluye solucionadores que son de uso gratuito o requieren una licencia, o que están ampliamente documentados en la literatura. Además, diferenciamos los solucionadores si permiten la selección de diferentes métodos de búsqueda óptima. Evaluamos el rendimiento de 24 algoritmos en un conjunto de 60 problemas de referencia. También evaluamos la capacidad de cada solucionador para abordar dos escenarios de planificación de rutas óptimas de UAV a gran escala, específicamente el problema de tiempo mínimo en 3D para el aterrizaje de UAV y el problema de tiempo mínimo en 3D para el vuelo en formación de UAV. Para enriquecer nuestro análisis, discutimos los efectos de la configuración interna de cada solucionador en la precisión, la tasa de convergencia y el tiempo de cálculo.