Inspirados en los fenómenos que ocurren en la naturaleza, los algoritmos bioinspirados han demostrado ser altamente eficientes en resolver problemas de optimización, especialmente cuando la cantidad de los datos hace inviable un algoritmo determinista más complejo. Gracias a dichas características, estos algoritmos se adaptan perfectamente al vasto dominio de los videojuegos, los cuales plantean importantes desafíos con múltiples estrategias exitosas. En este trabajo se propone la aplicación de Coyote Optimization Algorithm (COA) y Monarch Butterfly Optimization (MBO), dos de los algoritmos bioinspirados más recientes, para la generación y mejora de barajas en Hearthstone, un popular videojuego de cartas coleccionables que, precisamente, plantea esta clase de desafíos. Para evaluar el desempeño de estas adaptaciones, se les compara con Map Elites with Sliding Boundaries (MESB)...