El documento propone una nueva metodología para renovar el diseño y la optimización de un sistema de tuberías de proceso. Partiendo de las prescripciones de análisis de estrés de ASME B31.3 para tuberías de proceso, se construye un modelo no lineal para expresar la relación entre la distribución de estrés generada por la expansión y las cargas sostenidas (presión, peso) y la geometría y el enrutamiento de la tubería, centrándose en los parámetros geométricos de los lazos de expansión. El número de variables de diseño que afectan la distribución de estrés en la tubería, junto con las restricciones que deben respetarse, dificultaría la formulación de un procedimiento de optimización basado en métodos deterministas. Este problema se supera aplicando una Red Neuronal de Retroalimentación, entrenada por retropropagación, que permite interpolar una relación no lineal y multidimensional sobre un dominio encerrado dentro de los límites de un conjunto de entrenamiento. La predicción de los esfuerzos del código se obtiene a través del ajuste de una red neuronal artificial para cada caso de carga examinado. Los parámetros de la red se ajustan fuera de línea, partiendo de un conjunto de datos obtenidos mediante simulación numérica por elementos finitos. Como resultado, se encuentra una geometría óptima para los lazos de expansión, lo que permite renovar el enrutamiento de las tuberías al reducir a la mitad el número de lazos y mantener el estrés del código dentro de los límites permitidos.