Las propiedades aerodinámicas de los sistemas de rotores que operan en condiciones de flujo de bajo número de Reynolds están profundamente influenciadas por sus parámetros geométricos y de vuelo. La estimación precisa de los parámetros óptimos del perfil aerodinámico en diferentes ángulos de ataque es indispensable para mejorar estas propiedades aerodinámicas. Este estudio presenta una técnica para optimizar los parámetros del perfil aerodinámico de un helicóptero de Marte mediante el uso de métodos de aprendizaje automático en conjunto con simulaciones de dinámica de fluidos computacional (CFD), eludiendo así la necesidad de experimentos y simulaciones costosas. Se evalúa la efectividad de diversos algoritmos de aprendizaje automático para la predicción, y los modelos resultantes se utilizan para la optimización del perfil aerodinámico. En última instancia, las propiedades aerodinámicas del perfil optimizado se validan experimentalmente. Los hallazgos experimentales muestran concordancia con las predicciones simuladas, lo que indica la exitosa optimización de las propiedades aerodinámicas. Esta investigación ofrece valiosos conocimientos sobre la influencia de los parámetros del perfil aerodinámico en las propiedades aerodinámicas del helicóptero de Marte, junto con orientación para la optimización del perfil aerodinámico.