Los avances en la tecnología de mecanizado y la ciencia de materiales imponen la identificación de configuraciones óptimas para los parámetros relacionados con el proceso para mantener una alta calidad y eficiencia del proceso. Dado los recursos disponibles, los fabricantes deben determinar un rango de parámetros de proceso ventajoso para sus configuraciones. En este trabajo, se investiga la maquinabilidad de un acero especial para herramientas (UNIMAX de Uddeholm, Suecia) bajo torneado CNC en seco. El material de trabajo se examina en dos estados: recocido y endurecido. Como principales indicadores de maquinabilidad, se seleccionaron y estudiaron la fuerza de corte principal (N) y la rugosidad media de la superficie (m) bajo diferentes valores para las condiciones de corte de velocidad de corte, avance y profundidad de corte. Se estableció un diseño experimental sistemático según la metodología de superficie de respuesta (RSM). El diseño experimental involucró veinte ejecuciones base con ocho puntos cúbicos, cuatro puntos centrales en el cubo, seis puntos axiales y dos puntos centrales en la dirección axial. El análisis estadístico correspondiente se basó en el análisis de varianza y gráficos de probabilidad normal para los residuos. Se desarrollaron dos modelos de regresión referidos a la fuerza de corte principal y la rugosidad de la superficie para ambos estados, recocido y endurecido, del material, y se utilizaron como funciones objetivo para evaluaciones posteriores mediante tres metaheurísticas modernas con el objetivo de optimización de maquinabilidad, a saber, el algoritmo de lobo gris multiobjetivo, el algoritmo multiuniverso multiobjetivo y el algoritmo de león hormiguero multiobjetivo. Se encontró que todos los algoritmos eran capaces de proporcionar soluciones Pareto-óptimas beneficiosas tanto para la fuerza de corte principal como para la rugosidad de la superficie simultáneamente, mientras que los modelos de regresión lograron una alta correlación entre las variables de entrada y las respuestas de optimización.