Uno de los principales problemas que enfrentan las autoridades gubernamentales, particularmente organismos de emergencia, para adoptar medidas de mitigación adecuadas durante la ocurrencia de un temporal es la carencia de información precisa. En este sentido, es útil contar con sistemas de alerta de crecidas, los cuales son un complemento de las medidas estructurales de prevención de inundaciones (espigones, gaviones, etc.).La Tesis trata sobre la confección de un Sistema Alerta Temprana por Inundaciones o falla de Obras Hidráulicas a nivel Regional, y tiene como propósito el uso de dos técnicas de incipiente empleo en el área de la Hidrología; Lógica Difusa y Algoritmo Genético, las cuales se enmarcan en el campo de los Sistemas Expertos o también denominado Inteligencia Artificial.Se realizó una revisión del marco teórico y estado del arte de las técnicas empleadas. En particular, Lógica Difusa, Algoritmo Genético, Generación de índices de Riesgo y modelos lineales de Función Transferencia. Bajo este esquema se materializó la metodología de análisis y definición de los conceptos propuestos.El diseño del Sistema en su conjunto involucró entre otros aspectos, el pronóstico de caudales, definición de Índices de Riesgo y modo de implementación, efectuándose la recolección de antecedentes correspondiente y caracterización de la Zona de Estudio. Mediante el tratamiento en profundidad de estos tópicos se define y analizan tanto los alcances del uso de Lógica Difusa, como del resto de los métodos empleados.Se utilizó Lógica Difusa para dos implementaciones tipo, la primera consiste el uso del Esquema general planteado por Sugeno (Sugeno, 1985) aplicado al pronóstico de caudales, este tipo de modelos fue calibrado con un Algoritmo Genético. Para analizar, mediante comparación, los modelos de Lógica Difusa se identifican modelos de pronóstico de caudales del tipo Función de Transferencia. La segunda implementación de los modelos de Lógica Difusa tuvo por objeto la generación de Índices de Riesgo Agregados por zonas geográficas (comunas), empleando en este caso el esquema conceptual base planteado por Mandami (Mandami et al., 1975).Se concluye la validez y conveniencia del uso de Lógica Difusa para la generación de Índices de Riesgo Agregados, esta metodología permite interpretar los Índices de Riesgo de manera global, los cuales tienen como propiedad ser continuos o discretos, según se requiera, y con una escala fija. Los modelos de Lógica Difusa para el pronóstico de caudales no aportan una mejora significativa con respecto a los modelos de función de transferencia. La calibración mediante el uso del Algoritmo Genético no asegura la obtención de parámetros “óptimos” de los modelos de Lógica Difusa ajustados. Se constata que el desempeño del Algoritmo Genético está altamente sujeto al operador evolutivo “Mutación”.