Hoy en día, la teoría de grafos representa una de las técnicas de modelado más importantes en biología. Una de las aplicaciones más importantes es en el estudio de las redes metabólicas. Durante el metabolismo, tiene lugar un conjunto de reacciones bioquímicas secuenciales, que convierten una o más moléculas en uno o más productos finales. En una reacción bioquímica, la transformación de un metabolito en el siguiente requiere una clase de proteínas llamadas enzimas que son responsables de catalizar la reacción. Ya sea aplicando ecuaciones diferenciales o la teoría de autómatas, no es fácil explicar cómo podría haber tenido lugar la evolución de las redes metabólicas dentro de los organismos vivos. Obviamente, en el pasado, el ensamblaje de reacciones bioquímicas en una red metabólica dependía de la evolución independiente de las enzimas involucradas en las reacciones bioquímicas aisladas. En este trabajo, se presenta un modelo de simulación donde las enzimas se modelan como autómatas, y su evolución se simula con un algoritmo genético. Este protocolo se aplica a la evolución de la glucólisis y el ciclo de Krebs, dos de las redes metabólicas más importantes para la supervivencia de los organismos. Los resultados obtenidos muestran cómo la evolución darwiniana es capaz de optimizar una red biológica, como en el caso de las redes metabólicas de glucólisis y ciclo de Krebs.