Al implementar SVMs, se encuentran dos problemas principales: (a) el número de mínimos locales de dual-SVM aumenta exponencialmente con el número de muestras y (b) la memoria de almacenamiento requerida para un solucionador regular de programación cuadrática aumenta exponencialmente a medida que el tamaño del problema se expande. La familia de algoritmos Kernel-Adatron, que ha ganado atención recientemente, nos ha permitido manejar problemas de clasificación y regresión muy grandes. Sin embargo, estos métodos tratan diferentes tipos de muestras (es decir, ruido, borde y núcleo) de la misma manera, lo que hace que estos algoritmos busquen en áreas poco prometedoras y aumenten el número de iteraciones también. Este documento presenta un método híbrido para superar tales deficiencias, llamado Red Neuronal Recurrente Óptima y Máquina de Vectores de Soporte Basada en Densidad (Opt-RNN-DBSVM). Este método consta de cuatro pasos: (a) la caracterización de diferentes muestras, (b) la eliminación de muestras con baja probabilidad de ser un vector de soporte, (c) la construcción de una red neuronal recurrente apropiada para resolver el dual-DBSVM basado en una función de energía original y (d) encontrar la solución al sistema de ecuaciones diferenciales que rigen la dinámica de la RNN, utilizando el método de Euler-Cauchy que implica un paso de tiempo óptimo. El preprocesamiento basado en densidad reduce el número de mínimos locales en el dual-SVM. La arquitectura recurrente de la RNN evita la necesidad de explorar áreas visitadas recientemente. Con el paso de tiempo óptimo, la búsqueda se mueve de los vectores actuales a los mejores vectores de soporte vecinos. Se demuestra que RNN-SVM converge a vectores de soporte viables y Opt-RNN-DBSVM tiene una complejidad temporal muy baja en comparación con RNN-SVM con un paso de tiempo constante y el algoritmo-SVM de Kernel-Adatron. Se utilizan varias medidas de rendimiento de clasificación para comparar Opt-RNN-DBSVM con diferentes métodos de clasificación y los resultados obtenidos muestran el buen rendimiento del método propuesto.