El objetivo de esta tesis es desarrollar un algoritmo que sirva como apoyo para la asignación óptima de espacio para snacks en góndolas de las tiendas de Pronto Copec La Florida. La categoría snacks contaba con 95 SKU’s que podían ser elegidos para exhibición en góndola, lo que tiene una complejidad no menor, sobre todo en una tienda con sólo 330 m2 de espacio para ofrecer productos.Se construyó un algoritmo basado en el modelo de optimización no lineal de Corstjean y Doyle, el cual optimiza una función de utilidad con demanda creciente a retornos decrecientes, es decir, a medida que se le da más espacio al producto, la demanda por este crece, pero ese crecimiento va tendiendo a cero. Además, se hizo uso del factor elasticidad espacio, que se define como el porcentaje de aumento de ventas de un producto, cuando se le da un 1% más de espacio en la góndola. Este modelo se resolvió mediante condiciones de optimalidad de Karush - Kuhn - Tucker, método que permite encontrar soluciones para problemas no lineales, y comprobar que esa solución es óptima. El algoritmo se aplicó para un problema general con restricciones de participación mínima, lo que nace del hecho que algunos proveedores exigen que sus productos tengan un porcentaje mínimo de espacio en góndolas. Se resolvió también el problema con bonos por posición, donde se revisa el efecto de que productos que están a la altura de los ojos o las manos reciben un aumento en sus ventas. Además, se estableció un criterio para eliminar productos de la matriz por mal desempeño, eliminando 16 SKU’s del total, modelo que significa una mejora en el método actual de Pronto Copec, pues permite identificar específicamente los productos que aportan menos a la utilidad total del mix seleccionado y simplifica la toma de decisión al reducir el número de SKU’s seleccionables.Otro aporte de esta tesis es haber demostrado que el mix óptimo para el problema general es el mismo para el problema con bonos por posición, pero ordenado de distinta forma. Esto implica que Pronto Copec debe realizar estudios del efecto de la posición en la venta de productos, pues un mismo mix podría entregar más ingresos si se ordena de una forma eficiente, y el conocer las posiciones que generan una mayor rotación, permite que productos con buen margen aumenten sus ventas, mejorando el margen general.De los resultados obtenidos se observa la importancia de conocer el desempeño de los productos por espacio asignado, pues permite conocer la elasticidad espacio, factor que se demostró era el que más influía en el desempeño total, y permite definir con claridad un criterio de decisión para elegir qué producto va en la góndola, pues el producto que tenga mejor desempeño por espacio disponible será el que irá en el mix óptimo.Se concluye que Pronto Copec debe utilizar el algoritmo desarrollado en esta tesis para apoyar la decisión de selección de productos, pues su sistema actual no toma en cuenta factores como el desempeño por espacio utilizado por el producto, el desempeño por posición, o el uso de herramientas de optimización, lo que provoca que la selección actual se base en información incompleta.Se recomienda que la cadena mantenga un registro de las posiciones en las que se colocan los productos, y del espacio que se les asigna, de manera periódica, para observar cómo la demanda y desempeño de los productos se comportan y van reaccionando a distintos factores del mercado.