En este trabajo, el procedimiento para encontrar los coeficientes de una ecuación que describe la conductividad térmica de refrigerantes con bajo potencial de calentamiento global (GWP) se transforma en un problema de optimización multiobjetivo mediante la construcción de un modelo matemático multiobjetivo basado en el enfoque de Pareto. Por primera vez, se utilizó el algoritmo NSGAII para describir una propiedad termofísica como la conductividad térmica. El algoritmo se aplicó para mejorar el rendimiento de las ecuaciones existentes. Dos funciones objetivo fueron optimizadas utilizando el algoritmo NSGAII. Se minimizó la desviación relativa absoluta promedio, mientras que se maximizó el coeficiente de determinación. Después del proceso de minimización, la solución óptima ubicada en la frontera de Pareto fue elegida a través de un análisis comparativo entre diez métodos de selección disponibles en la literatura. El procedimiento generó un nuevo conjunto de coeficientes de la ecuación estudiada que disminuyó su desviación relativa absoluta promedio en un 0,24%, lo que resultó en un mejor rendimiento en toda la base de datos y para fluidos con un alto número de puntos. Finalmente, el modelo del sistema se comparó con modelos de la literatura existente para evaluar su idoneidad para predecir la conductividad térmica de refrigerantes con bajo GWP.