Se presenta una optimización iterativa para la ubicación de capacitores de desacoplamiento en una red de suministro de energía (PDN) basada en Algoritmo Genético (GA) y Red Neuronal Artificial (ANN). La ANN es primero entrenada por un conjunto apropiado de resultados obtenidos por un simulador comercial. Una vez que la ANN está lista, se utiliza dentro de un proceso iterativo de GA para colocar un número mínimo de capacitores de desacoplamiento para minimizar las diferencias entre la impedancia de entrada en uno o más lugares, y la impedancia objetivo requerida. Se muestra que el proceso combinado GA-ANN proporciona resultados de manera efectiva consistentes con los obtenidos por una optimización más larga basada en simuladores comerciales. Con el nuevo enfoque, la precisión de los resultados se mantiene en el mismo nivel, pero el tiempo computacional se reduce al menos 30 veces. Se han considerado dos casos de prueba para validar el enfoque propuesto, siendo el segundo también comparado mediante mediciones experimentales.