Este estudio presenta una aplicación innovadora de algoritmos genéticos (GAs) para optimizar la función de producción de Cobb-Douglas, una piedra angular del modelado económico que examina la relación entre la producción y los insumos de trabajo y capital. Esta investigación integra métodos de optimización tradicionales, como derivadas parciales, con técnicas de computación evolutiva para abordar restricciones económicas complejas. La metodología demuestra cómo los GAs superan a las técnicas clásicas en la resolución de problemas de optimización restringidos, ofreciendo una mayor robustez, adaptabilidad y eficiencia. Los resultados clave resaltan la alineación entre las soluciones de GA y los métodos tradicionales de Lagrange, subrayando las ventajas computacionales de los GAs en la navegación de paisajes no lineales y multimodales. Este trabajo sirve como un recurso valioso tanto para educadores como para profesionales, ofreciendo ideas sobre el potencial de los GAs para mejorar los procesos de optimización en ingeniería, economía y aplicaciones interdisciplinarias. Los recursos visuales y recomendaciones pedagógicas ilustran aún más la utilidad del algoritmo, convirtiendo este estudio en una contribución significativa a la literatura de optimización computacional. Además, el proceso de optimización utilizando algoritmos genéticos se presenta de manera paso a paso, con gráficos visuales acompañantes que mejoran la comprensión y demuestran la efectividad del método en la resolución de problemas matemáticos, como lo validan los resultados del estudio.