El Aprendizaje Automático es una disciplina de la Inteligencia Artificial que ha tomado impulso en los últimos años. De las variadas formas en las que ha cristalizado, la que mejor modeliza el aprendizaje humano es la que toma en los sistemas con aprendizaje por observación y descubrimiento. En particular interesa estudiar de qué manera un sistema puede formar de manera automática teorías que modelicen el comportamiento de su entorno. Estas teorías son utilizadas por el sistema para exhibir un mejor comportamiento frente a lo que ocurre en su derredor. En esta tesis se propone la formación de teorías a partir de mutaciones heurísticas de observaciones como un nuevo tipo de aprendizaje por observación y experimentación activa, se define una arquitectura de sistema inteligente que la soporta y se demuestra que la arquitectura propuesta exhibe aprendizaje en términos de una mejora de las respuestas del sistema a su entorno.