Este artículo aborda un análisis exhaustivo de los sistemas eléctricos de potencia, empleando un enfoque combinado de algoritmos genéticos y optimización matemática a través de programación no lineal con derivadas discontinuas (DNLP) en GAMS. El objetivo principal es minimizar las pérdidas económicas y costos asociados enfrentados por el operador de la red tras eventos disruptivos. El análisis se divide en dos aspectos fundamentales. En primer lugar, aborda la reconfiguración topológica de la red, que implica la adición de líneas y recursos energéticos distribuidos como la generación distribuida. Para determinar la reconfiguración topológica óptima, se desarrolló e implementó un algoritmo genético. Este enfoque tiene como objetivo restaurar el servicio eléctrico a la carga máxima dentro del sistema. En segundo lugar, se realizó un despacho óptimo de energía para cada generador, considerando la variación de carga a lo largo del día. La curva de carga del sistema se tiene en cuenta para determinar la distribución óptima de energía. Así, el problema de las pérdidas económicas se aborda desde dos perspectivas: la minimización de costos debido a la energía eléctrica no suministrada y la determinación de un despacho de energía eficiente para cada generador después de la reconfiguración de la red. Para el análisis y los estudios de caso, se realizaron simulaciones en los sistemas de prueba de 9 y 30 nodos del IEEE. Los resultados demuestran la efectividad de la solución propuesta, evaluada en términos de reducción de la interrupción de carga y pérdidas económicas.