Establecer acceso a Internet para redes móviles ad hoc (MANET) es un trabajo que es tanto vital como complejo. MANET se utiliza para construir una amplia gama de aplicaciones, tanto comerciales como no comerciales, con la mayoría de estas aplicaciones obteniendo acceso a recursos de Internet. Dado que las pasarelas (GWs) son los nodos centrales en la capacidad de una MANET para conectarse a Internet, es práctica común desplegar numerosas GWs para aumentar las capacidades de una MANET. Los métodos de enrutamiento actuales se han adaptado y optimizado para su uso con MANET a través del uso de técnicas de enrutamiento convencionales y arquitecturas de red basadas en árboles. Explorar nuevas GWs o tacking-failure también aumenta la sobrecarga de la red pero es esencial dado que MANET es una red dinámica y complicada. Para manejar estos problemas, el trabajo presentado en este documento presenta un enfoque modificado de descubrimiento de pasarelas inspirado en la técnica de inteligencia de enjambre cuántico. El enfoque sugerido sigue la categoría de descubrimiento de GW basada en árbol no raíz para reducir la difusión en el proceso de explorar GWs y utiliza la optimización de colonias de hormigas inspirada en la física cuántica (QACO) para construir nuevos caminos. Debido al método secuencial de ejecución de los algoritmos, la complejidad de ACO crece drásticamente con el aumento en el número de caminos explorados y el número de iteraciones requeridas para obtener un mejor rendimiento. La exploración del espacio de soluciones de un problema de optimización enorme puede ser mucho más eficiente con la ayuda de la paralelización cuántica y el entrelazamiento de estados cuánticos. En comparación con otros algoritmos evolutivos amplios, los QACOs tienen más promesa para abordar problemas a gran escala debido a su capacidad para evitar la convergencia prematura con una implementación simple. Los resultados experimentales utilizando conjuntos de datos de referencia revelan la viabilidad del enfoque sugerido para mejorar los procesos de exploración de nuevas GWs, probar y mantener caminos existentes hacia GWs, explorar diferentes caminos hacia GWs existentes, detectar cualquier falla de conexión en cualquier ruta e intentar solucionar esa falla descubriendo un camino óptimo alternativo. Además, el estudio comparativo demuestra que el QACO utilizado es válido y supera al algoritmo ACO binario discreto (Protocolo AntHocNet) en términos de tiempo para descubrir nuevas GWs (mejora del 27% en promedio), tiempo que el nodo recién insertado tarda en descubrir todas las GWs (en promedio, mejora del 70%), sobrecarga de enrutamiento (mejora del 53% en promedio) y sobrecarga de pasarela (mejora del 60% en promedio).