Las redes de funciones de base radial (RBF) son una herramienta paramétrica de aprendizaje automático establecida que ha sido ampliamente utilizada en problemas de clasificación de datos y ajuste de datos. Estas herramientas específicas de aprendizaje automático se han aplicado en diversas áreas científicas, como problemas en física, química y medicina, con excelentes resultados. Por lo general, se utiliza una técnica de dos pasos para ajustar los parámetros de estos modelos, lo cual en la mayoría de los casos es extremadamente efectivo. Sin embargo, no explora de manera efectiva el espacio de valores de los parámetros de la red y a menudo resulta en problemas de estabilidad de parámetros. En este documento, se recomienda el uso de una técnica de limitación que explora el espacio de valores de los parámetros de estas redes utilizando intervalos generados por un procedimiento basado en el método de Recocido Simulado. Después de encontrar un rango prometedor de valores para los parámetros de la red, se aplica un algoritmo genético dentro de este rango de valores para ajustar de manera más efectiva sus parámetros. El nuevo método se aplicó en una amplia gama de conjuntos de datos de clasificación y regresión de la literatura relevante y los resultados se informan en el manuscrito actual.