El mercado de la electricidad es un entorno complejo, evolutivo y dinámico. Predecir los precios de la electricidad es un tema importante para todos los participantes del mercado eléctrico. En este estudio, arrojamos luz sobre cómo mejorar la precisión de la predicción de precios de electricidad a través del uso de una técnica de aprendizaje automático, es decir, un enfoque novedoso de programación genética. Basándonos en datos empíricos de los mayores mercados energéticos de la UE, proponemos un modelo de pronóstico que considera variables relacionadas con las condiciones climáticas, los precios del petróleo y los cupones de CO2, y predice los precios de la energía con 24 horas de anticipación. Mostramos que el modelo propuesto proporciona predicciones más precisas de los precios futuros de la electricidad que los métodos de predicción existentes. Nuestros hallazgos importantes ayudarán a los participantes del mercado de la electricidad a pronosticar los movimientos de precios futuros.