[pt] Uma das aplicações mais interessantes e desafiadoras da engenharia é a solução dos problemas inversos. Neste tipo de problema enquadra-se o tratamento científico da reconstituição de acidentes de veículos terrestres. Um outro tema diretamente relacionado é a análise de colisões, tanto no contexto da reconstituição de um acidente, quanto no que diz respeito ao grau de adequação do veículo ao impacto, associado à sua integridade estrutural e à segurança passiva dos seus ocupantes. Neste trabalho é aplicada uma técnica de otimização moderna, conhecida como algoritmo genético, para o tratamento do problema inverso em colisão de veículos terrestres, empregando modelos de veículos rígidos. Definiu-se como, a partir de restrições impostas e das posições finais dos veículos após uma colisão, o algoritmo de otimização pode fornecer o conjunto de variáveis e parâmetros que mais provavelmente levam os veículos àquela condição. Como resultado, o método foi considerado perfeitamente aplicável ao problema proposto e passível de ser utilizado como base para implementação como ferramenta de suporte à perícias judiciais em casos reais. / [en] One of the most interesting and challenging applications in engineering is the solution of inverse problems. In this kind of problem we have as an example the scientific approach of the ground vehicle accident reconstruction. Another directly related theme is collisions analysis, either in the context of an accident reconstruction, or in the context of the vehicle crashworthiness, associated to its structural integrity and their occupants passive safety. In this dissertation a modern optimization technique, known as genetic algorithm, is applied to the treatment of ground vehicles collision inverse problem using models of rigid vehicles. We have defined how, starting from imposed constraints and the vehicles final positions after a collision, the optimization algorithm may furnish the set of variables and parameters that most probably lead the vehicles to those positions. As a result, we have been able to evaluate the method as perfectly applicable to the proposed problem and may be used as a base aiming its implementation as a tool for support to the expertise regarding real cases.