Las redes neuronales construidas con la asistencia de la evolución gramatical han sido ampliamente utilizadas en una serie de problemas de clasificación y ajuste de datos recientemente. Las áreas de aplicación de esta innovadora técnica de aprendizaje automático incluyen la resolución de ecuaciones diferenciales, la detección de autismo y la medición de la función motora en la enfermedad de Parkinson. Aunque esta técnica ha dado excelentes resultados, en muchos casos queda atrapada en mínimos locales y no puede desempeñarse satisfactoriamente en muchos problemas. Con este fin, se considera necesario encontrar técnicas para evitar mínimos locales, y una técnica es la aplicación periódica de técnicas de minimización local que ajustarán los parámetros de la red neuronal artificial construida mientras se mantiene la arquitectura ya existente creada por la evolución gramatical. La aplicación periódica de técnicas de minimización local ha mostrado una reducción significativa tanto en problemas de clasificación como de ajuste de datos encontrados en la literatura relevante.