Se describe un algoritmo mejorado de optimización de ballenas (WOA) a través de la implementación de un sistema lógico difuso de tipo-2 generalizado (GT2FLS). La idea inicial es mejorar la eficacia del WOA original utilizando un GT2FLS para encontrar los valores óptimos de los parámetros a y b del WOA, para el caso de optimización de funciones matemáticas. En el algoritmo WOA, a es una variable que afecta la nueva posición de la ballena en el espacio de búsqueda, en este caso, afectando la exploración, y b es una variable que tiene un efecto en la búsqueda de los óptimos locales, que es un factor importante para la exploración. Se destaca la eficiencia de un WOA difuso con un GT2FLS (FWOA-GT2FLS) presentando los excelentes resultados del estudio de caso de la optimización de funciones de referencia. También se presenta un análisis y comparación relevantes con un algoritmo bioinspirado basado en abejas artificiales. Se presentan pruebas estadísticas y comparaciones con otros algoritmos bioinspirados y el WOA inicial, con FLS de tipo-1 (FWOA-T1FLS) y FLS de tipo-2 de intervalo (FWOA-IT2FLS). Para cada una de las metodologías, la métrica de evaluación es el promedio de los errores cuadrados mínimos.