La optimización de procesos empresariales (BPO) se ha convertido en un tema cada vez más atractivo en el área más amplia de la inteligencia de procesos empresariales y se considera como el problema de componer diseños de procesos empresariales factibles con valores de atributos óptimos, como el tiempo de ejecución y el costo. A pesar de que muchos enfoques han producido resultados prometedores con respecto a la mejora del rendimiento de los atributos, se ha hecho poco para reducir la complejidad computacional debido al tamaño del problema. El enfoque propuesto introduce una fase de preprocesamiento elaborada como un componente de un marco de optimización establecido (bpoF) que aplica algoritmos de optimización evolutiva multiobjetivo (EMOAs) para generar una serie de diseños de procesos empresariales optimizados diversos basados en requisitos de procesos específicos. La fase de preprocesamiento sigue un procedimiento algorítmico basado en reglas sistemático para reducir el tamaño de la biblioteca de tareas candidatas. Los resultados experimentales en datos sintéticos demuestran una reducción considerable del tamaño de la biblioteca y una influencia positiva en el rendimiento de EMOAs, que se expresa con la generación de un número creciente de soluciones no dominadas. Una característica importante de la fase propuesta es que los efectos del preprocesamiento se miden explícitamente antes de la aplicación de EMOAs; así, los efectos en la reducción del tamaño de la biblioteca están directamente correlacionados con el rendimiento mejorado de EMOAs en términos de tiempo promedio de ejecución y generación de soluciones no dominadas. El trabajo presentado en este documento tiene la intención de allanar el camino para abordar los desafíos de optimización persistentes relacionados con la complejidad computacional del espacio de búsqueda del problema de optimización trabajando en la especificación del problema en una etapa anterior.