Resumo: Este capítulo apresenta a aplicação da teoria de Algoritmo Genético para o ajuste automático dos parâmetros de um regulador de velocidade para acionamento elétrico baseado em Ló-gica Nebulosa, na presença de variação de carga. A complexidade do regulador de velocidade, aliado à característia não linear do controlador levaram ao ajuste de 16 parâmetros. Para a colocação de carga, o motor foi acoplado a um gerador alimentando um banco resistivo chaveado através de um IGBT. Como a tensão nos terminais do gerador depende da velocidade do motor, durante o processo de ajuste do regulador a carga do motor era variável, aumentando, assim, a diculdade para o ajuste dos parâmetros do regulador de velocidade. Neste contexto, a aplicação do Algoritmo Genético foi realizada on-line sem qualquer intervenção humana. Os resultados obtidos mostraram que seu uso possibilitou a obtenção de um ajuste do regulador para um desempenho considerado ótimo, dentro do critério e espaço de solução previamente denidos para o problema.Palavras-chave: Algoritmo genético, Otimização, Acionamento elétrico.Abstract: This chapter presents the theory of Genetic Algorithm applied to the automatic tuning of the parameters of a Fuzzy Logic speed controller for electric drives, in the presence of load variation. The complexity of the speed controller and its non-linear characteristics leaded to the tuning of 16 parameters. In order to apply load to the motor, it was coupled to a generator connected to a resistor bank, which was switched on and o through a single IGBT. The terminal voltage of the generator depends on the motor speed, which changed signicantly during the tuning process, increasing the diculty level of adjusting the controller parameters. Within this context, the use of Genetic Algorithm was carried out on-line without any human aid. The results showed its capability to nd the optimum solution, according to the criteria and search space previously dened for the problem.