Los algoritmos bioinspirados son una alternativa adecuada para resolver problemas de optimización multiobjetivo. Entre las diferentes propuestas, un enfoque ampliamente utilizado se basa en el frente de Pareto. En este documento, se hace una propuesta para el análisis del frente óptimo para problemas de optimización multiobjetivo utilizando técnicas de agrupación. Con este enfoque, se busca una alternativa para el uso y mejora de algoritmos de optimización multiobjetivo considerando las soluciones y los grupos encontrados. Para llevar a cabo la agrupación, se emplean los métodos k-means y fuzzy c-means, de tal manera que existen dos alternativas para generar los posibles grupos. En cuanto a los resultados, se observa que ambos algoritmos de agrupación realizan una separación adecuada de los frentes continuos óptimos de Pareto; para los frentes discontinuos, k-means y fuzzy c-means obtienen resultados que se complementan entre sí (no hay un algoritmo superior). En términos de tiempo de procesamiento, k-means presenta un menor tiempo de ejecución que fuzzy c-means.