Uno de nuestros principales objetivos es el diseño de métodos de aprendizaje de redes neuronales que sean rápidos a la vez que den buenas soluciones o vectores de pesos. Una de las aplicaciones donde se necesita un método rápido (en línea) de aprendizaje de las redes neuronales es en la optimización de simulaciones. En este informe se proponen un sencillo algoritmo de búsqueda local para optimizar simulaciones, con una aplicación a un modelo de job shop. Este método incorpora el uso de una red neuronal para acelerar la optimización. Se va a analizar el efecto del uso de la red tanto en la calidad de las soluciones obtenidas como en el tiempo de computación en la optimización de simulaciones. Así mismo, se va a comparar el efecto del uso de los pesos obtenidos por diferentes métodos de aprendizaje de la red neuronal propuestos recientemente en Pacheco y Aragón (2001) para este fin.