Los trabajadores que operan y supervisan herramientas de mecanizado suelen ser responsables de monitorear un gran número de parámetros del proceso de mecanizado, y generalmente hacen uso, entre otros, de señales de sonido de corte, para dar seguimiento y evaluar ese proceso. La interpretación de esas señales está estrechamente relacionada con las condiciones operativas de la máquina y con el entorno de trabajo en sí, porque dichas señales son sensibles a los cambios en los parámetros de entrada del proceso. Además, podrían considerarse como un indicador válido para detectar condiciones de trabajo que afecten negativamente la vida útil de las herramientas, o incluso poner en riesgo a los propios operadores de la máquina. Ante esas circunstancias, este trabajo aborda la propuesta y desarrollo conceptual de una nueva metodología para monitorear las condiciones de trabajo de las herramientas de mecanizado, basada en sistemas expertos que incorporan una estrategia de refuerzo en su base de conocimiento. Mediante la combinación de técnicas de procesamiento de sonido, junto con el uso de motores de inferencia de lógica difusa y métodos de jerarquización basados en números difusos vagos, será posible determinar comportamientos no deseados existentes en las herramientas de mecanizado, reduciendo así errores, accidentes y fallas perjudiciales, con consiguientes ahorros en tiempo y costos. Con el objetivo de mostrar el potencial del uso de esta metodología, se ha desarrollado una prueba conceptual, implementada en forma de un breve estudio de caso. Los resultados obtenidos, aunque requieran una validación más extensa, sugieren que la metodología permitiría mejorar el rendimiento y la operación de las herramientas de mecanizado, así como las condiciones ergonómicas del lugar de trabajo.