Bajo la presión ambiental actual, muchas empresas manufactureras se ven instadas o forzadas a adoptar medidas efectivas de ahorro de energía. Sin embargo, las métricas ambientales, como el consumo de energía y las emisiones de CO, rara vez se consideran en los problemas tradicionales de programación de la producción. Recientemente, el problema de programación relacionado con la energía ha recibido cada vez más atención por parte de los investigadores. En este documento, se investiga un problema de programación de taller de trabajo energéticamente eficiente (EJSP) con el objetivo de minimizar la suma del costo de consumo de energía y el costo de tiempo de finalización. Dado que el JSP clásico es conocido como un problema difícil de tiempo polinómico no determinista (NP-hard), se presenta un algoritmo de optimización de ballenas mejorado (IWOA) para resolver el problema de programación energéticamente eficiente. La mejora se realiza utilizando reglas de despacho (DR), un factor de convergencia no lineal (NCF) y una operación de mutación (MO). Las DR se utilizan para mejorar la calidad de la solución inicial y superar las desventajas de la población aleatoria. El NCF se adopta para equilibrar las habilidades de exploración y explotación del algoritmo. El MO se emplea para reducir la posibilidad de caer en un óptimo local y evitar la convergencia prematura. Para validar la efectividad del algoritmo propuesto, se han realizado extensas simulaciones en la sección de experimentos. Los datos computacionales demuestran las ventajas prometedoras del IWOA propuesto para el problema de programación de taller de trabajo energéticamente eficiente.