The increase in the consumption of data traffic is motivated by the increasing number of devices like smartphone and tablets, since there is a need to be connected with everything and with everyone. Applications such as streaming video and online games require a higher rate of data transmission, this high demand corroborates the overload of mobile networks based on radio frequency, so as to culminate in a possible shortage of the RF spectrum. Therefore, this work seeks to optimize offloading between LTE and VLC, and for this a methodology based on reinforcement learning called Q-Learning is used. The algorithm uses as input the environment variables that are related to the signal quality, density and speed of the user to learn and select the best connection. Therefore, the results of the simulation show the efficiency of the proposed methodology in comparison with the predominant RSS scheme in the area literature. as it has been proven by QoS metrics to support higher data rates, as well as ensuring an 18% improvement over service interruptions as the number of users increases in the system.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorO aumento no consumo de tráfego de dados é motivado pelo aumento do número de dispositivos como smartphone e tablets, já que há uma necessidade de estar conectado com tudo e com todos. As aplicações como streaming de vídeo e jogos online demandam por maior taxa de transmissão de dados, essa alta demanda corrobora para um a sobrecarga das redes móveis baseadas por radiofrequência, de modo a culminar em uma possível escassez do espectro RF. Por tanto, este trabalho busca otimizar o offloading entre LTE e VLC, e para isso é utilizado uma metodologia baseado em aprendizado por reforço denominada de Q-Learning. O algoritmo utiliza como entrada as variáveis do ambiente que estão relacionadas à qualidade do sinal, densidade e velocidade do usuário para aprender e selecionar a melhor conexão. Por tanto, os resultados da simulação mostram a eficiência da metodologia proposta em comparação com o esquema RSS predominante na literatura da área. já que provou por métricas de QoS, suportar maiores taxas de transmissão de dados, assim como, garantiu uma melhoria de 18% em relação as interrupções de serviço a medida que o número de usuários aumenta no sistema.