El interés en los sistemas de energía eléctrica y eléctrica híbrida ha ido en aumento, en tiempos recientes, debido a los beneficios de esta tecnología, como la alta relación potencia-peso, la fiabilidad, la compacidad, el silencio y, sobre todo, la eliminación de emisiones de contaminantes locales. Uno de los factores clave de estas tecnologías es la posibilidad de explotar la sinergia entre el tren motriz, la estructura y la misión. Esta investigación aborda este tema aplicando optimización multiobjetivo a dos casos de prueba: un vehículo aéreo no tripulado (VANT) de despegue y aterrizaje vertical (VTOL-UAV) con alas fijas y un vehículo aéreo no tripulado de media altitud y larga resistencia (MALE-UAV). El tiempo de crucero y el peso de la carga útil se seleccionaron como objetivos para el primer problema de optimización, mientras que el consumo de combustible y la resistencia eléctrica se seleccionaron para el segundo. Las optimizaciones se realizaron con el Algoritmo Genético de Clasificación No Dominada-II (NSGA-II) y el Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo de Selección S-Métrica (SMS-EMOA), teniendo en cuenta varias restricciones. La optimización del VTOL-UAV se realizó a diferentes niveles (solo estructura, solo sistema de energía, estructura y sistema de energía juntos). Para subrayar mejor el efecto sinérgico de la electrificación, también se abordó el beneficio potencial de la integración estructural y la multifuncionalización. La optimización del MALE-UAV se realizó a dos niveles diferentes (solo sistema de energía, sistema de energía y perfil de misión juntos), para explorar el efecto sinérgico de la hibridación. Los resultados mostraron que se podrían obtener grandes mejoras, tanto en el primer caso de prueba cuando se consideraron tanto el diseño del tren motriz como la estructura de la aeronave, como en la optimización del UAV eléctrico híbrido, donde la optimización de la trayectoria de vuelo de la aeronave contribuyó significativamente al rendimiento general.