Este trabajo, enmarcado en el campo de la Computación Evolutiva, presenta el desarrollo de un Algoritmo Genético para encontrar los parámetros óptimos de un Modelo de Regresión de Cox del Análisis de Supervivencia para pacientes del servicio de Diálisis Peritoneal del Hospital Clínico Universitario de Caracas entre 1980 y 2000, realizado por Borges (2002, 2005). Se hace uso de la técnica de los Algoritmos Genéticos como método de búsqueda de una mejor estimación de los parámetros del Modelo de Cox al obtenido por los métodos clásicos de optimización. El algoritmo fue programado completamente en el lenguaje C++, bajo un diseño de programación modular tomando en cuenta cada uno de los elementos que constituyen a los Algoritmos Genéticos. Las características principales del algoritmo son: a) La población inicial, que está constituida por 10 individuos, se genera de manera aleatoria entre un rango de valores; dicho rango fue obtenido luego de realizar diversas pruebas; b) la función de ajuste se basó en el Criterio de Información de Akaike (AIC); c) la selección de los individuos a reproducirse se realizó por torneo; e) para el cruce se usó el operador multipunto y la mutación se realizó a todos los genes de una parte de los cromosomas de la población. El algoritmo desarrollado permitió obtener estimaciones de los parámetros del Modelo de Regresión de Cox, y con mejor valor de AIC, a los obtenidos utilizando los métodos clásicos.