Para avanzar en la comercialización de dispositivos de energía de olas, es esencial optimizar su diseño para mejorar el rendimiento del sistema. Además, una evaluación económica exhaustiva es crucial para hacer que estas tecnologías sean competitivas con otras fuentes de energía renovable. Este estudio se centra en la optimización tecno-económica de un innovador sistema inercial, el llamado sistema SWINGO, que se basa en la tecnología de giropéndulo. SWINGO se destaca por su alta eficiencia energética en sitios de instalación multidireccionales, donde las direcciones de las olas varían significativamente a lo largo del año. El estudio introduce la aplicación de un Algoritmo Evolutivo (EA) multiobjetivo, específicamente el Algoritmo Genético de Clasificación No Dominada II (NSGA-II), para optimizar el rendimiento tecno-económico del sistema SWINGO. Este enfoque tiene como objetivo identificar parámetros de diseño óptimos que maximicen la extracción de energía mientras se considera la viabilidad económica. Al derivar una frontera de Pareto, se selecciona un conjunto de dispositivos óptimos para un análisis más detallado. El rendimiento del sistema SWINGO también se compara con un convertidor de energía de olas inercial alternativo (monodireccional), el Convertidor de Energía de Olas Marinas Inerciales (ISWEC), para resaltar las diferencias en los resultados tecno-económicos. Ambos sistemas se evalúan en dos sitios de instalación diferentes: la isla de Pantelleria y el Mar del Norte en Dinamarca, con un enfoque en la dispersión direccional de las olas en cada ubicación.