El presente proyecto tuvo como objetivo principal el diseño e implementación de un modelo de programación dinámica para la optimización de la gestión de inventarios en una empresa dedicada a la fabricación y distribución de productos plásticos. La metodología aplicada involucró una clasificación ABC de los productos, identificando los más relevantes para la empresa y enfocando la optimización en estos productos clave. De un total de los productos, 73 pertenecían a la categoría A, lo que representaba un 80% de las ventas. A través del modelo, se generaron políticas específicas de reabastecimiento que permitieron ajustar las cantidades de pedido según el estado actual del inventario, con el fin de minimizar los costos de almacenamiento y los quiebres de stock. Se realizó un análisis de la demanda utilizando pruebas de bondad de ajuste, como Kolmogórov-Smirnov y Chi-cuadrado. Los resultados mostraron el rechazo de la hipótesis nula en ambas pruebas: en la K-S, el valor p fue inferior a 0.05, y en Chi-cuadrado, fue aproximadamente 0.005. Esto indicó que los datos no siguen una distribución normal ni una distribución teórica esperada, sugiriendo la necesidad de enfoques o modelos alternativos para el análisis de la demanda. Se implementó un algoritmo de programación dinámica utilizando el lenguaje de programación Python. El algoritmo tomaba como entrada los parámetros necesarios para el modelo, tales como la tabla de frecuencias de la demanda analizada, las unidades máximas a ordenar, las unidades máximas por almacenar y los costos asociados al modelo. Con estos datos, el programa ejecutaba las simulaciones y generaba, como resultado, la cantidad óptima a ordenar según el estado o nivel de inventario en el que se encontrara la empresa. Los resultados obtenidos mostraron que, mediante el uso del modelo, se logró una mayor eficiencia en el proceso y se aseguró la disponibilidad de productos sin incurrir en excesos.