Una de las tecnologías fundamentales en estructuras ligeras es el diseño óptimo de paneles compuestos laminados reforzados. El creciente potencial de personalización de nuevos materiales, sumado a la optimización simultánea de varias regiones de diseño, conduce a espacios de diseño que son vastos y no convexos. Para encontrar un diseño óptimo utilizando información limitada, este documento propone un flujo de trabajo que consiste en fases de diseño de experimentos, metamodelado y optimización. Se utiliza una estrategia de aprendizaje automático basada en máquinas de soporte vectorial (SVM) para la clasificación e interpolación de datos. La combinación de minimización de masa y evaluación de pandeo bajo carga combinada se maneja mediante una formulación multiobjetivo. La elección de un algoritmo determinista para el ciclo de optimización acelera la convergencia hacia un diseño óptimo. El análisis de la frontera de Pareto ilustra el compromiso entre objetivos en conflicto. Como resultado, se encuentra un equilibrio entre la exploración de nuevas regiones de diseño y el refinamiento del diseño óptimo. Se utilizan experimentos numéricos que evalúan el diseño de un panel de ala de piel superior representativo para mostrar la viabilidad de la metodología propuesta.