Los algoritmos genéticos es un método global de búsqueda estocástica que imita el proceso de la evolución natural. Los algoritmos genéticos han demostrado que son capaces de dar soluciones en dominios complejos sin experimentar las dificultades que pueden asociarse con la dimensión alta u óptima como suelen ocurrir con las técnicas basadas en gradiente descendente. Utilizar algoritmos genéticos para realizar la síntonía del controlador tiene como resultado un controlador óptimo que puede ser evaluado cada vez. Para el estudio de los algoritmos genéticos se decidió crear una función objetivo de optimización que evalúe las ganancias en forma óptima del controlador PID basado en los sistemas de control de error global. El sistema pelota y aro puede ser sometido a pruebas de algoritmos recursivos de tal forma que se alcance su función de transferencia; un estimador recursivo de mínimos cuadrados es creado para estimar el sistema en línea y proporcionar la estimación más precisa del sistema para que el algoritmo genético diseñe un controlador PID más óptimo.