El presente trabajo se enmarca en la resoluci?n de problemas combinatorios complejos, de grandes dimensiones, donde explorar todas las posibilidades a fin de encontrar el ?ptimo es inabordable, ya sea por motivos econ?micos o por motivos computacionales. En concreto se propone una arquitectura de b?squeda independiente del dominio de aplicaci?n y capaz de abordar problemas combinatorios de grandes dimensiones, de los que se disponga de poca informaci?n de partida. Esta arquitectura est? basada en t?cnicas Soft Computing, pues combina un algoritmo gen?tico basado en codificaci?n real con modelos basados en redes neuronales. Cuando es necesario, el algoritmo gen?tico emplea modelos aproximados de las funciones de aptitud mediante perceptrones dise?ados para tal fin. El sistema obtenido ofrece la flexibilidad y versatilidad requeridas para poder adaptarse a los requisitos propios de cada problema combinatorio a tratar. Finalmente, la arquitectura de b?squeda Soft Computing propuesta ha sido aplicada con ?xito a la resoluci?n de diversos problemas combinatorios de inter?s, tanto en el ?rea de la Cat?lisis Combinatoria como en el dominio de los Sistemas de Recomendaci?n.