Los códigos G son esenciales en los sistemas CNC, proporcionando instrucciones cruciales para controlar los parámetros de la máquina y operaciones en la fabricación, incluida la impresión 3D. Pueden contener errores que afectan la calidad del producto y aumentan el consumo de recursos. Esta investigación aplica el algoritmo de agrupamiento de aprendizaje automático K-means para optimizar parámetros de códigos G como la temperatura del extrusor y la cama caliente, la velocidad de deposición y el control de flujo. El objetivo es reducir el tiempo de fabricación y el uso de material manteniendo la calidad superficial. Un análisis línea por línea y la reescritura del código G resultaron en una reducción promedio del 24,36% en el tiempo y del 5% en el uso de material, con un impacto mínimo en la calidad, validado con el método Taguchi.