Se propone un modelo híbrido neuro difuso (NFHM) como un nuevo método de inteligencia artificial para clasificar la presión arterial (PA). El NFHM utiliza técnicas como redes neuronales, lógica difusa y computación evolutiva, y en el último caso se utilizan algoritmos genéticos (GAs). El objetivo principal es modelar el comportamiento de la presión arterial en base a datos de monitoreo de 24 h por paciente y, en base a esto, obtener la tendencia, que se clasifica utilizando un sistema difuso basado en reglas proporcionadas por un experto, y estas reglas se optimizan mediante un algoritmo genético para obtener el mejor número posible de reglas para el clasificador con el menor error de clasificación. Se presentan resultados de simulación para mostrar la ventaja del modelo propuesto.