Se han investigado numerosas tecnologías para mitigar las emisiones de contaminantes del aire en granjas porcinas. Entre ellas, los fotobiorreactores de algas (PBR) pueden eliminar y utilizar contaminantes del aire como el CO y el NH de los gases de escape de las granjas. Sin embargo, un desafío en la operación de los PBR es que implica múltiples parámetros de entrada del sistema y objetivos de salida. Una pregunta clave es cómo determinar las concentraciones adecuadas de CO y NH en este caso. Los métodos estadísticos convencionales son inadecuados para manejar este problema complejo. La toma de decisiones multicriterio (MCDM) surge como una metodología práctica para la comparación y puede ser utilizada para clasificar diferentes interacciones CO-NH en función de su rendimiento ambiental y biológico. Al emplear métodos MCDM, los productores pueden controlar eficazmente la proporción de concentraciones de CO y NH, lo que les permite identificar el rango óptimo de parámetros operativos para varios tipos de alojamiento, asegurando una mitigación eficiente de contaminantes. En este estudio, se empleó un enfoque de toma de decisiones multicriterio (MCDM) para apoyar la gestión de la operación. Específicamente, se optimizaron las concentraciones de CO y NH en el influente para tres escenarios (el mejor rendimiento biológico, ambiental y general), utilizando una combinación de dos técnicas MCDM. Se anticipa que este estudio facilitará el análisis del sistema y la optimización de los procesos de fitoremediación basados en algas.