El monitoreo del proceso de mecanizado es crucial para proporcionar una producción rentable y de alta calidad, así como para prevenir accidentes no deseados. Este estudio tiene como objetivo predecir las condiciones críticas de mecanizado relacionadas con la rugosidad de la superficie y la rotura de herramientas en el fresado de ranuras de aleación de titanio. El sistema Siemens SINUMERIK EDGE (SE) Box recoge señales del husillo y los ejes de una máquina herramienta CNC. En este estudio, se extrajeron características de señales en los dominios de tiempo, frecuencia y tiempo-frecuencia. Se aplicaron la prueba t y el algoritmo de optimización de ballenas binarias (BWOA) para elegir las mejores características y entrenar el modelo de máquina de soporte vectorial (SVM) con datos de validación y entrenamiento. Los hiperparámetros del SVM se optimizaron simultáneamente con la selección de características, y el modelo se probó con datos de prueba. El modelo propuesto predijo con precisión las condiciones críticas de mecanizado para conjuntos de datos desbalanceados. El modelo de clasificación indica un promedio de recuperación, precisión y exactitud del 80%, 86% y 95%, respectivamente, al predecir la calidad de la pieza de trabajo y la rotura de herramientas.