Los problemas de tipo Job Shob Scheduling (JSSP), son problemas considerados cómo NP-HARD debido a la alta complejidad computacional que implican, la cual crece de manera exponencial según crezca al número de variables y restricciones que contenga el problema que se desea resolver, en esta ocasión se analiza un problema de optimización de secuencia de tareas dentro de un proceso de corte de alambre el cual es modelado con una variante del JSSP conocido como Flexible Job Scheduling Problem (FJSP) el cual consiste en asignar N tareas en M máquinas, las cuales cuentan con un restricción de tipo de tareas a procesar, un determinado tiempo de reconfiguración entre cada tipo de tarea que se realizará en cada máquina y un tiempo de procesamiento T_NM para cada tipo de tarea que puede procesar cada máquina, esto considerando que algunas máquinas pueden realizar más de un tipo de tarea diferente. En este problema específicamente buscamos reducir los tiempos de utilización de máquinas junto a la minimización del tiempo máximo de conclusión de todas las tareas, así, resolviendo un problema de optimización con 2 funciones objetivo. Este problema es resuelto a través de un algoritmo genético haciendo uso de individuos con estructura matricial binaria multiplicada por una matriz de costo de operación. Al hacer uso de estos métodos de solución, podemos asegurar la obtención de una buena solución, así, reduciendo los tiempos de operación de una manera eficaz y eficiente a un bajo costo computacional.