Este trabajo propone una herramienta de optimización basada en algoritmos genéticos para el diseño inverso de cristales fotónicos. Basado en la reflectancia objetivo, el algoritmo genera una población de cromosomas donde los genes representan el grosor de una capa de un cristal fotónico. Cada capa es independiente de otra. Por lo tanto, la secuencia obtenida es una configuración desordenada. En el algoritmo genético, primero se seleccionan dos materiales dieléctricos para generar la población. A lo largo de la simulación, los cromosomas son evaluados, cruzados y mutados para encontrar el mejor ajustado basado en una función de error. La reflectancia objetivo era un espejo perfecto en la región visible. Como resultado, se encontró que es posible obtener configuraciones de cristales fotónicos con una banda de parada específica con disposiciones desordenadas. La información genética de los individuos mejor ajustados (secuencia de capas, respuesta óptica y error) se almacena en un formato h5. Este método de generación de datos de cristales fotónicos unidimensionales artificiales puede ser utilizado para entrenar una red neuronal para resolver el problema del diseño inverso de cualquier cristal con una respuesta óptica específica.