En este trabajo se presenta un algoritmo genético para la resolución de problemas de Programación por Metas Entera. Este tipo de problemas presentan en general un gran número de dificultades para su resolución utilizando algoritmos tradicionales de Programación Entera, siendo en la mayoría de los casos de problemas reales demasiado costosa computacionalmente para afrontarla con garantías. Sin embargo, se mostrará como este nuevo tipo de algoritmos, los algoritmos genéticos, permiten resolver eficientemente problemas de este tipo con un coste computacional reducido. Como ejemplo, se resuelve en este trabajo un problema Economía de la Educación con un modelo de Programación por Metas Entera aplicando un algoritmo genético y un algoritmo tradicional. Para estas resoluciones se analiza el coste computacional de ambos tipos de resolución para poner de manifiesto las ventajas que puede suponer un algoritmo genético para la resolución de problemas reales complejos.