Las aplicaciones de robots industriales deben diseñarse para permitir que el robot ofrezca el mejor rendimiento para aumentar el rendimiento. En este sentido, tanto la optimización de la trayectoria como la del orden de las tareas son cruciales, ya que pueden afectar significativamente el tiempo de ciclo. Además, es muy común que una aplicación robótica sea cinemáticamente o funcionalmente redundante, de modo que múltiples configuraciones del brazo pueden cumplir la misma tarea en los puntos de trabajo. En este contexto, incluso si el ciclo de trabajo está compuesto por un pequeño número de puntos, el número de secuencias posibles puede ser muy alto, por lo que el programador del robot generalmente no puede evaluarlas todas para obtener el tiempo de ciclo más corto posible. Uno de los problemas más conocidos utilizados para definir el orden óptimo de las tareas es el Problema del Viajante (TSP), pero en su formulación original, no permite considerar diferentes configuraciones de robot en el mismo punto de trabajo. Este artículo tiene como objetivo superar las limitaciones del TSP al agregar algunas restricciones matemáticas y conceptuales al problema. Con tales mejoras, el TSP puede utilizarse con éxito para optimizar el tiempo de ciclo de tareas robóticas industriales donde se permiten múltiples configuraciones en los puntos de trabajo. Se presentan resultados de simulación y experimentales para evaluar cómo el costo (tiempo de ciclo) y el tiempo computacional se ven influenciados por la implementación propuesta.