A utilização de sistemas de geração de energia solar fotovoltaica tem se tornado cada vez mais comum, tanto em sistemas de grande porte, quanto em sistemas de baixo consumo de energia. Porém, esses sistemas apresentam níveis baixos de eficiência e possuem alta dependência das condições ambientais, como radiação solar e temperatura. Isto posto, o arranjo fotovoltaico deve operar sempre no ponto de máxima potência (MPP) para que seja aproveitado o máximo da energia gerada. Nesse contexto, algumas técnicas convencionais atingem o objetivo de maneira satisfatória em condições de sombreamento uniforme. Entretanto, a radiação solar e a temperatura variam constantemente durante o dia e esses métodos não conseguem rastrear a maior potência disponível em condições de sombreamento parcial. O presente trabalho tem como objetivo propor e investigar técnicas e estratégias capazes de proporcionar melhorias de eficiência aos sistemas fotovoltaicos, utilizando um método de MPPT híbrido, baseado na técnica de inteligência computacional de otimização por enxame de partículas (PSO) e o método convencional perturba e observa (P&O). O sistema fotovoltaico foi modelado nos softwares MATLAB® e PSIM®, o primeiro para uma abordagem offline na qual as configurações das curvas P-V foram avaliadas sobre condições diversas, e o segundo para simular uma condição de operação real de um sistema fotovoltaico. Os resultados de simulação mostraram que a técnica de MPPT híbrida proposta proporciona rapidez e precisão simultaneamente, e consegue rastrear o ponto de máxima potência global em condições de sombreamento uniforme e parcial.