El curado de compuestos a través de radiación infrarroja (IR) se ha convertido en una alternativa popular al autoclave debido a los menores costos de energía y a los ciclos de curado cortos. Por lo tanto, comprender y medir el efecto de todos los parámetros involucrados en el proceso puede ayudar a seleccionar los componentes adecuados, así como los ciclos de curado para producir piezas con un alto grado de curado y un bajo tiempo de curado. En este trabajo, se crea un modelo numérico que toma como entradas la geometría de la pieza, las propiedades del material, las propiedades relacionadas con el curado y el ciclo de curado aplicado. Sus salidas incluyen el grado de curado, la temperatura máxima de curado y el tiempo total de curado. Un algoritmo genético y una secuencia de diseño de experimentos (DOE) cubren el rango de cada variable de entrada y se evalúan múltiples diseños. Se examinan correlaciones y se realiza un análisis de factores en cada salida, indicando que las entradas más importantes son la energía de activación, el precurado de la muestra, la temperatura de curado aplicada y la duración del curado, mientras que todas las demás pueden considerarse constantes. Finalmente, se crean superficies de respuesta para mapear y proporcionar estimaciones del espacio de diseño de manera efectiva, resultando en un optimizador de ciclos de curado dadas ciertas restricciones sobre los parámetros de entrada.