El mapeo de eficiencia tiene un lugar importante en el examen de la distribución máxima de eficiencia, así como del consumo de energía de los motores eléctricos diseñados a máxima velocidad y par máximo. Llevar a cabo un análisis en todos los puntos de operación con análisis FEM en el proceso de diseño del motor requiere altos costos de procesamiento y tiempo. En este artículo, se desarrolló un modelo de estimación de regresión polinómica multivariante basado en aprendizaje automático para superar estos costosos procesos del análisis FEM. Con el método propuesto, los puntos de operación de los motores en diferentes condiciones durante el proceso de diseño pueden predecirse con alta precisión. En el estudio, se desarrollaron dos modelos diferentes para el mapeo de eficiencia y la estimación de pérdidas nucleares del diseño de motor síncrono de imán permanente interior. Los modelos desarrollados utilizan pocos parámetros y predicen con alta precisión. Los modelos de estimación acortan el proceso de diseño y ofrecen un modelo menos complejo. Los resultados obtenidos son validados mediante comparación con el análisis FEM.