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El Alineamiento Múltiple de Secuencias (MSA por sus siglas en inglés) es uno de los principales tópicos de interés en el campo de la BioInformática, consiste en encontrar un alineamiento óptimo para tres o más secuencias biológicas en el que exista la mayor cantidad de zonas conservadas o columnas de caracteres totalmente alineadas. Diferentes métricas para evaluar la calidad de los alineamientos han sido definidas en la literatura, lo que hace preciso que el problema MSA sea formulado y resuelto como un Problema de Optimización MultiObjetivo (MOP). Es por ello que hemos realizado un estudio de la resolución del problema bajo un enfoque MultiObjetivo considerando, como objetivos a optimizar simultáneamente, dos de los criterios de calidad más usados: la Suma Ponderada de Pares (the weighted Sum-Of-Pairs with affine gap penalties-wSOP) y el Porcentaje de Columnas Totalmente Alineadas (TC), realizando un análisis de rendimiento de tres algoritmos de mayor referencia en el área de la Optimización MultiObjectivo: NSGAII, SPEA2 y MOCell, resolviendo un conjunto de problemas del benchmark BAliBASE (V3. 0). Los resultados revelan el alto grado de competividad del algoritmo NSGAII generando los mejores resultados, tanto desde una perspectiva multi-objetivo como bajo un aspecto biológico.