Los Vehículos Autónomos Terrestres son fundamentales para diversas industrias, requiriendo una planificación de rutas eficiente para el éxito de la misión sin intervención humana. Este estudio evalúa dos enfoques de optimización metaheurística, Algoritmos Genéticos y Optimización por Colonias de Hormigas, en el contexto de la planificación de rutas para estas estructuras robóticas. La metodología integral emplea diseños de estos métodos metaheurísticos, y se lleva a cabo un análisis comparativo mediante experimentos simulados en entornos diversos. Los resultados revelan que los Algoritmos Genéticos sobresalen en terrenos simples, mientras que la Optimización por Colonia de Hormigas demuestra capacidades de exploración robustas en entornos complejos con obstáculos y restricciones adicionales. Esto subraya la importancia de seleccionar la metaheurística adecuada basada en requisitos específicos de la misión y condiciones ambientales. La investigación brinda información a diseñadores y operadores, permitiendo tomar decisiones fundamentadas para la selección de estrategias de planificación de rutas, mejorando así la eficiencia y seguridad de las operaciones robóticas autónomas en diversos escenarios.