En la planificación minera, la evaluación de la incertidumbre es esencial para valorar adecuadamente un proyecto minero. Los riesgos geológicos, operativos y económicos deben considerarse para encontrar los valores variables que maximicen la ganancia del proyecto. En esta investigación, se tienen en cuenta las incertidumbres geológicas para evaluar el valor económico de una mina de oro subterránea. Los escenarios considerados son las curvas de tonelaje-ley que son simuladas mediante el método de Monte Carlo. Las variables de decisión son el grado de corte (CoG), la vida útil de la mina (LoM), y variables operativas, a saber, la capacidad de extracción y de procesamiento. Con el fin de evaluar el valor económico, maximizamos el Valor Actual Neto (VAN), que se lleva a cabo mediante un Algoritmo Genético (GA). Esta optimización, llamada optimización implícita, genera resultados del modelo probabilístico que se comparan con el determinístico; los resultados encontrados para una mina de oro subterránea real muestran que, en el caso probabilístico, el Valor Actual Neto es mayor y el horizonte temporal es más corto que los resultados del caso determinístico, y la capacidad de extracción y de procesamiento es mayor para el caso probabilístico que para el determinístico.