Os algoritmos simbólicos de aprendizado de máquina supervisionado são capazes de gerar um conjunto de regras capaz de explicar o conhecimento implícito em um conjunto de dados. Entretanto, desse conjunto de regras nem sempre é possível obter regras de conhecimento que causem surpresa ou representem conhecimento novo para o especialista do domínio. Neste trabalho propomos um ambiente computacional que consiste de uma biblioteca de classes baseada em algoritmos evolutivos, a qual foi desenvolvida para a construção de regras individuais de conhecimento com propriedades específicas. Também propomos neste trabalho uma representação para regras de conhecimento que codifica as condições da regras de forma a permitir a atuação do algoritmo evolutivo e dos métodos por nós propostos para a avaliação, seleção e recombinação dessas regras. Apresentamos também a arquitetura da biblioteca de classes com as definições e discussões sobre os métodos, bem como a convenção adotada na implementação de todo o trabalho. Finalmente, são apresentadas algumas conclusões sobre o desenvolvimento do projeto.