Este artículo científico presenta un enfoque innovador para optimizar las rutas de vehículos aéreos no tripulados (VANT) de gran altitud para un monitoreo efectivo de las ciudades inteligentes. El método propuesto se basa en el algoritmo de optimización por colonias de hormigas (ACO) con la implementación de un mecanismo de feromonas inversas, una estrategia de exploración basada en la repulsión. A diferencia de las feromonas estándar que fomentan la explotación de caminos frecuentemente visitados, este enfoque promueve la exploración de áreas no visitadas al repeler a los VANT de secciones de ruta indeseables, permitiendo que los VANT se adapten de manera más eficiente a los cambios dinámicos en el entorno urbano. Los autores desarrollaron un sistema de simulación en el entorno Webots, teniendo en cuenta numerosos factores: condiciones atmosféricas a gran altitud, potencial para mejorar la eficiencia energética, características del desarrollo urbano y prioridad de las zonas de observación. Los resultados de la simulación demuestran que el algoritmo propuesto utilizando feromonas inversas proporciona una cobertura de área más efectiva en comparación con los métodos tradicionales de planificación de rutas, lo que puede contribuir a reducir el consumo de energía de los VANT y optimizar el proceso de monitoreo en tiempo real. La investigación hace una contribución significativa al desarrollo de tecnologías de ciudades inteligentes, ofreciendo una solución que puede integrarse con los sistemas de monitoreo urbano existentes para mejorar la eficiencia de la observación de la infraestructura urbana, aumentar la seguridad y optimizar la gestión de recursos urbanos.