The use of robotics in the industry has grown a lot in recent years, making production systems more and more efficient. However, some limitations can delay the production process causing losses to production, such as the robot stops which can be caused by several factors, such as accidents, collisions of manipulator robots with operators or other equipment. The main contribution of this research is to improve the Artificial Potential Fields (APF) algorithm using Particle Swarm Optimization (PSO) through the optimization of APF parameters (APF+PSO) to avoid collisions. We present as results the trajectories in the Cartesian space and trajectories of the joints of the SCARA manipulator (Selective Compliance Assembly Robot Arm), as well as the torque of the joints calculated from the dynamic model, the computational cost of the APF+PSO algorithm is also presented to find the parameters of the APF algorithm and generate the collision avoidance trajectories. Resumo: A utilização da robótica na indústria tem crescido muito nos últimos anos, tornando os sistemas de produção cada vez mais eficientes. No entanto, algumas limitações podem atrasar o processo produtivo causando prejuízos à produção, como as paradas do robô que podem ser causadas por vários fatores, como acidentes, colisões de robôs manipuladores com operadores ou outros equipamentos. A principal contribuição desta pesquisa é melhorar o algoritmo de Campos Potenciais Artificiais (Artificial Potential Field -APF ) utilizando Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization -PSO) por meio da otimização dos parâmetros do APF (APF+PSO) para evitar colisões. Apresentamos como resultados as trajetórias no espaço cartesiano e trajetórias das juntas do manipulador SCARA (Selective Compliance Assembly Robot Arm), bem como o torque das juntas calculados a partir do modelo dinâmico, também é apresentado o custo computacional do algoritmo APF+PSO para encontrar os parâmetros do algoritmo APF e gerar as trajetórias livres de colisão.