Los paneles fotovoltaicos presentan una solución de energía renovable económica y respetuosa con el medio ambiente, con ventajas como operación sin emisiones, bajo mantenimiento y rendimiento silencioso. Sin embargo, sus curvas de potencia-tensión no lineales requieren una operación eficiente en el Punto de Máxima Potencia (MPP). Se emplean diversas técnicas, incluidos los algoritmos de Hill Climb, en la industria debido a su simplicidad y facilidad de implementación. No obstante, enfoques inteligentes como la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) ofrecen una mayor precisión en el seguimiento de la eficiencia con oscilaciones reducidas. El algoritmo PSO, inspirado en la inteligencia colectiva y el comportamiento de enjambre de los animales, se destaca como una solución prometedora debido a su eficiencia y facilidad de integración, basándose únicamente en sensores de corriente y voltaje estándar comúnmente encontrados en estos sistemas, a diferencia de la mayoría de las técnicas inteligentes, que requieren modelado o sensorización adicional, aumentando significativamente el costo de la instalación. La principal contribución de este estudio radica en la implementación y validación de un sistema de control avanzado basado en el algoritmo PSO para el Seguimiento del Punto de Máxima Potencia (MPPT) en un sistema fotovoltaico comercial para evaluar su viabilidad al probarlo contra el controlador estándar de la industria, Perturbación y Observación (P&O), para resaltar sus ventajas y limitaciones. A través de rigurosos experimentos y comparaciones con otros métodos, se ha evaluado exhaustivamente el rendimiento y la viabilidad del sistema de control basado en PSO propuesto. Se ha realizado un análisis de sensibilidad de los parámetros de dinámica de búsqueda del algoritmo para identificar la combinación más efectiva para un seguimiento óptimo en tiempo real. Notablemente, las comparaciones experimentales con el algoritmo P&O han revelado la notable capacidad del algoritmo PSO para reducir significativamente el tiempo de asentamiento hasta tres veces bajo condiciones similares, resultando en una disminución sustancial de las pérdidas de energía durante estados transitorios del 31.96% con P&O al 9.72% con PSO.