Debido a la importancia de las aplicaciones de nanomateriales de vanguardia en la generación de energía y dispositivos de almacenamiento, la espectroscopia de impedancia electroquímica (EIS) se ha adoptado para comprender completamente las reacciones electrónicas y químicas que ocurren dentro de estas tecnologías emergentes. El comportamiento electrónico puede correlacionarse con propiedades electroquímicas como la resistencia a la transferencia de electrones, la velocidad de difusión de masa y el número de electrones en la reacción electroquímica. Aunque hay mucha información sobre los diagramas electrónicos y los métodos para la estimación de parámetros, algunos lectores tienen dificultades para analizar e interpretar las curvas EIS. Por lo tanto, este trabajo propuso utilizar un enfoque heurístico y algoritmos genéticos para estimar con éxito el valor de resistencia y capacitancia de un modelo de circuito previamente definido. Para evaluar el potencial del algoritmo genético en la estimación de parámetros electroquímicos, realizamos mediciones prácticas con elementos conocidos, y luego se compararon los valores experimentales y teóricos. Además, la versatilidad y efectividad del algoritmo fueron validadas al determinar los parámetros en una batería de iones de litio. Los resultados revelaron que el algoritmo genético heurístico (HGA) es una herramienta poderosa para la estimación de parámetros de EIS porque puede manejar grandes límites inferiores y superiores con resultados más pragmáticos en menos tiempo computacional.