Mi tesis se basa en los resultados de least squares learning, que modela agentes individuales como econometricos: los agentes funcionan como regresiones, usan datos disponibles para formar sus expectativas. En el primer capítulo de mi tesis demuestro que la presencia de principiantes de learning en una economía se puede racionalizar incluso en coexistencia con los agentes racionales. En el segundo capítulo, examino cuál es la implicación en la política monetaria óptima cuando los agentes privados siguen aprendiendo con least squares learning. Este capítulo demuestra que la política monetaria óptima bajo learning introduce unas nuevas características del comportamiento de la política que no son presentes cuando los agentes privados tienen expectativas racionales. / My thesis builds on the results of the least squares learning literature, which models individual agents as econometricians: agents are running least squares regressions using available data in order to form their expectations. I the ¯first chapter of my thesis I show that the presence of learners in an economy can be rationalized even in coexistence with rational agents. In the second chapter, I examine what is the implication on optimal policy when private agents follow learning. This chapter shows that optimal monetary policy under learning introduces new features of policy behavior that are not present under rational expectations.