En este documento, se propone una nueva operación de búsqueda para la neuroevolución de topologías aumentadas, denominada mutación basada en diferencias. Este operador utiliza las diferencias entre individuos en la población para realizar una búsqueda más eficiente de los pesos óptimos y la estructura del modelo. La diferencia se determina según los números de innovación asignados a cada nodo y conexión, lo que permite hacer un seguimiento de los cambios. El algoritmo de neuroevolución implementado permite conexiones retroactivas y bucles en la topología, y utiliza un conjunto de operadores de mutación, incluyendo fusiones y eliminaciones de conexiones. El algoritmo se prueba en un conjunto de problemas de clasificación y en el problema de control del péndulo invertido rotativo. Se realiza una comparación entre el enfoque básico y las versiones modificadas. Se examina la sensibilidad a los valores de los parámetros. Los resultados experimentales demuestran que el operador recién desarrollado ofrece mejoras significativas en la calidad de la clasificación en varios casos, y permite encontrar mejores algoritmos de control.