Este artículo presenta el desarrollo de la red AZTLI-NN y la evaluación de esta red como un conjunto de algoritmos evolutivos en tareas de optimización de perfiles aerodinámicos. AZTLI-NN tiene la característica de predecir los coeficientes aerodinámicos de los perfiles en forma de imágenes (gráficas de los coeficientes aerodinámicos en función del ángulo de ataque) a partir de vectores de parámetros correspondientes al método de parametrización CST. Esta característica permite que la red logre un buen rendimiento al generalizar las predicciones de los coeficientes aerodinámicos, estando a la par con redes neuronales que tienen los coeficientes aerodinámicos codificados en forma de datos estructurados, y tiene la capacidad de manejar una amplia gama de perfiles de uso en aviación general. Además, se muestra un caso de cómo AZTLI-NN junto con un algoritmo evolutivo adaptativo y métodos de reducción del tamaño de la población logran un buen rendimiento en la búsqueda del perfil que proporciona el mayor valor de resistencia posible, por lo que este trabajo se considera como una opción en las primeras etapas del diseño para la selección de perfiles en el diseño de UAVs de gran resistencia.