Resumen. El presente trabajo aborda el caso de estudio de una empresa comercializadora nacional mediante el Problema de la Mochila o Knapsack (KP). Este problema logístico consiste en determinar los productos a almacenar que tengan la mejor relación costo-beneficio para la empresa sin afectar su capacidad de almacenamiento, por lo cual es un problema Binario Multi-criterio del tipo NP-duro. Si bien existen herramientas exactas que pueden resolver algunas instancias de este problema en la práctica pueden tener un costo significativo para la empresa limitando su adquisición. Debido a esto se desarrolló una propuesta de acceso libre de un Algoritmo Genético (AG) para resolver el KP de una manera factible para la empresa. El AG utiliza operadores de cruzamiento aleatorio, cruzamiento uniforme y mutación. El desempeño del AG fue evaluado con un valor óptimo, mostrando un porcentaje de error menor al 4% en comparación de una herramienta comercial exacta.