En este artículo, se estudia un proceso de diseño estructural y optimización del controlador para un manipulador planar de cinco barras utilizando tres técnicas diferentes de optimización basadas en poblaciones: optimización por enjambre de partículas, algoritmo genético y evolución diferencial. Primero, se determinan las propiedades cinemáticas deseadas del manipulador, como la posición, velocidad y aceleración del punto final, utilizando cinemática inversa. Luego, se crea un problema de optimización para minimizar la fuerza y los momentos de sacudida, y las cantidades cinemáticas deseadas se implementan como restricciones. Todas las propiedades de los enlaces del manipulador se definen como variables de diseño, y se obtienen los resultados de optimización. Los resultados muestran que es posible reducir significativamente la fuerza y el momento de sacudida gracias a los parámetros de diseño óptimos. Finalmente, se optimiza el controlador para encontrar las mejores ganancias PID considerando la cinemática directa del manipulador. Se observa que la fuerza de sacudida y el momento de sacudida pueden reducirse en un 99% y un 54%, respectivamente, lo que tiene un efecto muy positivo en la precisión del seguimiento de la trayectoria. Además, se comparan los rendimientos de los métodos de optimización utilizando el mismo número de iteraciones en los cálculos, y así se puede ver que el método GA logra los mejores resultados en comparación con los demás. Por lo tanto, los resultados de este estudio son de suma importancia para un fabricante que desea diseñar un manipulador planar de cinco barras y su controlador.