El presente articulo describe una aproximacion bioconductual a un aspecto de la conducta social, a saber, aprender a responder a Ia conducta de otro individuo. La aproximacion fue implementada mediante simulaciones por computadora que envolvieron una combinacion de un modelo neurocomputacional, un modelo de redes, un algoritmo de desarrollo, y un algoritmo genetico. En la Fase 1 de la simulacion principal, 10 linajes de 50 generaciones cada uno evolucionaron bajo un procedimiento pavloviano con un estimulo condicionado (EC1). Cada linaje tuvo su propia poblacion inicial de 100 genotipos. En la Fase 2, 10 genotipos fueron seleccionados aleatoriamente de la ultima generaci6n de cada linaje, para formar la poblacion inicial de un nuevo linaje. En cada generacion de este linaje, individuos fueron seleccionados con una probabilidad de .05 para funcionar como 'emisores'. Los emisores fueron primero entrenados bajo el mismo arreglo que sus ancestros. Luego, se les entregaron 100 ensayos de mantenimiento bajo el mismo arreglo, durante los cuales sus activaciones de salida en presencia de cs1 sirvieron de EC2 al resto los miembros de la poblacion, los cuales funcionaron como 'receptores'. Todos los individuos fueron seleccionados por mostrar altas respuestas ante sus respectivos ECS. Los resultados mostraron que aprender a responder a la conducta de otro individuo redujo Ia variacion genetica y fenetica, e incremento el exito reproductivo individual a lo largo de las generaciones