En este artículo, evaluamos derivados de estilo americano, dependientes del camino, con una técnica de inteligencia artificial. Específicamente, utilizamos inteligencia de enjambre para encontrar el límite óptimo de ejercicio para un derivado de estilo americano. La inteligencia de enjambre es particularmente eficiente (en términos de computación y precisión) para resolver problemas de optimización de alta dimensión y, por lo tanto, es perfectamente adecuada para valorar derivados complejos de estilo americano (por ejemplo, de múltiples activos, dependientes del camino) que requieren un límite óptimo de ejercicio de alta dimensión.