Este estudio presenta un enfoque integrado que combina los algoritmos de Levenberg-Marquardt (LM) y Luus-Jaakola (LJ) para mejorar la estimación de parámetros en diversas aplicaciones. El algoritmo LM, conocido por su precisión en la resolución de problemas de mínimos cuadrados no lineales, se combina eficazmente con el algoritmo LJ, un robusto método de optimización estocástica, para mejorar la precisión y la eficiencia computacional. Esta metodología híbrida LM-LJ se demuestra a través de varios estudios de caso, incluyendo la optimización de ecuaciones MESH en procesos de destilación, el modelado de la difusión controlada en películas de biopolímeros y el análisis de la transferencia de calor y masa durante el secado de rodajas cilíndricas de membrillo. Al superar los problemas de convergencia típicos de los métodos basados en gradientes y realizar búsquedas globales sin límites iniciales de parámetros, este enfoque maneja eficazmente modelos complejos y alinea estrechamente los resultados de simulación con datos experimentales. Estas capacidades destacan la versatilidad de este enfoque en la ingeniería y el modelado ambiental, mejorando significativamente la estimación de parámetros en sistemas gobernados por ecuaciones diferenciales.