Este documento se centra en la optimización de una operación crítica en el proceso de fabricación de muebles, identificándola como una prioridad clave para la mejora mediante la aplicación de la Teoría de Sistemas. El objetivo principal de este estudio es desarrollar un modelo matemático para optimizar el proceso clave detectado mediante el uso de redes neuronales artificiales (ANN), que reflejan los principios de gestión adaptativa. Se han identificado y medido sistemáticamente tres parámetros de entrada y tres de salida que impactan significativamente en la efectividad de este proceso clave. Fue necesario realizar una optimización multiobjetivo (MOO), que consistió en lograr los valores mínimos de costo y tiempo de proceso y el valor máximo del índice de calidad a través de la configuración óptima de los parámetros de entrada (velocidad de corte, tasa de alimentación y volumen de material removido). La aplicación de ANNs en MOO en este estudio de investigación es una novedad en este campo. Los resultados obtenidos a través de la aplicación del método ANN revelan los valores óptimos de los parámetros examinados, que representan la mejor combinación de variables técnicas de entrada que conducen a los mejores resultados en los parámetros económicos de salida. Esta solución de optimización multiobjetivo facilita una mayor eficiencia del proceso. Al integrar la Teoría de Sistemas, la Teoría de la Complejidad y la gestión adaptativa, esta investigación avanza en mejoras sostenibles del proceso al minimizar el uso de recursos, reducir desperdicios y mejorar la eficiencia general del sistema.