La calidad en los productos de una empresa, ya sean estos bienes o servicios, es un factor muy importante que incide directamente en la satisfacción de los clientes. El controlar de manera eficiente la calidad ayuda además a evitar costos por reprocesos de productos deficientes o por eliminación de productos defectuosos. Una de las herramientas más utilizadas en el control estadístico de procesos, a fin de monitorear la calidad con que se elabora un producto es por medio de gráficos de control, esta herramienta permite monitorear simultáneamente varias de las características del producto y detectar cuando estas características están fuera de los valores normales. En este proyecto se ha desarrollado dos nuevos gráficos de control multivariante cuyos parámetros de control han sido optimizados utilizando algoritmos genéticos. Estos gráficos se basan en una variación del gráfico T2 de Hotelling usando los esquemas de muestreo llamados Multiple dependent state sampling (MDS) y Generalized