Desde su inicio, la teoría de la evolución ha captado mucha atención de la comunidad científica por una buena razón: teoriza cómo varios organismos vivos llegaron a existir y qué cambios se pueden esperar en un determinado entorno. Aunque se han propuesto muchos modelos de evolución para rastrear cambios en los rasgos de las especies, no se ha hablado mucho sobre cómo calcular o estimar estos rasgos. En este documento, utilizando la teoría de la información, proponemos un método de estimación para los parámetros de rasgos en un modelo de evolución darwiniana para especies con uno o varios rasgos. Proponemos estimar los parámetros minimizando la información relativa en un modelo de población de evolución darwiniana utilizando ya sea un ascenso de gradiente clásico o un ascenso de gradiente estocástico. Se muestra que el procedimiento propuesto es posible en un entorno de aprendizaje supervisado o no supervisado, de manera similar a lo que ocurre con las máquinas de Boltzmann. Se proporcionan simulaciones para ilustrar el método.