Los modelos de competencia de Stackelberg agrupan a una gran familia de problemas de decisión económicos provenientes de la Teoría de Juego, en los que el objetivo principal es encontrar las estrategias óptimas entre un par de competidores teniendo en cuenta una jerarquía entre ellos. Aunque estos modelos han sido abordados ampliamente a lo largo de los últimos años, es importante destacar que muy pocos trabajos tratan escenarios con incertidumbre, especialmente aquellos que varían en el tiempo. En este sentido, la presente investigación aborda estos escenarios y propone un método computacional basado en técnicas metaheurísticas que resuelve de manera eficiente modelos de competencia de Stackelberg dinámicos. Los experimentos computacionales desarrollados sugieren que el enfoque propuesto resulta efectivo para problemas de esta naturaleza.