La rugosidad superficial es una de las características clave de los componentes mecanizados, ya que afecta la calidad de la superficie y, en consecuencia, la vida útil de los propios componentes. El método más común para medir la rugosidad superficial es la perfilometría de contacto. Aunque este método todavía se aplica ampliamente, tiene varias desventajas, como la velocidad de medición limitada, la sensibilidad a las vibraciones y la necesidad de una posición precisa de las muestras medidas. En este documento, se utilizan visión artificial, aprendizaje automático y algoritmos de optimización evolutiva para inducir un modelo para predecir la rugosidad superficial de los componentes automotrices. Basado en los atributos extraídos por un algoritmo de visión artificial, un algoritmo de aprendizaje automático genera el modelo predictivo de rugosidad. Además, se utiliza un algoritmo evolutivo para ajustar los parámetros del algoritmo de visión artificial y aprendizaje automático con el fin de encontrar el modelo predictivo más preciso. La metodología desarrollada es comparable al método de medición de contacto existente en cuanto a precisión, pero ventajosa en que es capaz de predecir la rugosidad superficial en línea y en tiempo real.