O fluxo da água em meios porosos é governado por uma equação diferencial parcial (a equação de Richards), cuja forma mista envolve as variáveis umidade do solo e potencial mátrico. A curva de retenção é uma relação não linear entre estas variáveis, fundamental no estudo da dinâmica da água no solo na zona vadosa. Um dos objetivos deste trabalho á avaliar o modelo de curva de retenção da água no solo que melhor ajusta os dados mensurados de umidade e potencial mátrico, obtidos a partir de um experimento realizado na Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. No presente artigo, um Algoritmo Genético (AG) é proposto de forma a buscar os parâmetros de ajuste que maximizam o coeficiente de determinação, considerando três horizontes de solo e os seguintes modelos de curvas de retenção: van Genuchten, Brooks-Corey e Haverkamp. A performance do AG implementado é avaliada comparando os resultados obtidos com o programa SWRC Fit, que usa o método determinístico de Levenberg-Marquardt. A partir dos resultados obtidos pode-se observar que o AG ajustou com maior precisão os dados mensurados e o modelo Haverkamp apresentou o maior coeficiente de determinação. Além disso, o esquema de discretização da equação de Richards proposto se apresentou mais estável usando o modelo Haverkamp como curva de retenção da água no solo.