Este documento presenta un método de planificación de trayectoria óptima fuera de línea para paracaídas motorizados (PPC) utilizando simulaciones de modelos dinámicos, enfatizando su potencial en aplicaciones como la teledetección y los sistemas de entrega aérea. Se desarrolla un modelo dinámico de seis grados de libertad (6-DOF) del PPC, complementado por una nueva técnica de optimización llamada Algoritmos Genéticos Incrementales (IGA). IGA mejora la eficiencia computacional al aumentar dinámicamente el número de variables solo cuando los objetivos de optimización no se cumplen, eliminando la necesidad de predefinir el conteo de variables de entrada. Este enfoque reduce significativamente el tiempo computacional y el uso de CPU, manteniendo la rentabilidad para la planificación de trayectorias en 3D. El método propuesto fue validado en tres trayectorias bajo diversas restricciones, incluyendo el tiempo, la posición y obstáculos predefinidos. Los resultados demuestran que IGA puede generar efectivamente trayectorias óptimas utilizando un solo parámetro de control (el ángulo de dirección del paracaídas) y un número mínimo de puntos de control, mostrando su practicidad y eficiencia.