La fabricación aditiva (AM) ha revolucionado el diseño y la producción de geometrías complejas al ofrecer una libertad creativa sin precedentes en comparación con la fabricación tradicional. A pesar de su creciente prominencia, la AM carece de reglas de diseño automatizadas y estandarizadas adaptadas a procesos específicos de AM, lo que resulta en una verificación manual que consume tiempo y depende de expertos. Para abordar estas limitaciones, esta investigación presenta un nuevo marco de diseño para la fabricación aditiva (DfAM) que consiste en dos modelos complementarios diseñados para automatizar el proceso de diseño. El primer modelo, basado en un algoritmo de árbol de decisiones, evalúa la conformidad de las piezas con las reglas de diseño de AM establecidas. Se implementó un clasificador J48 modificado para mejorar la precisión de la minería de datos al lograr una precisión de rendimiento de clasificación del 91.25%. Este modelo evalúa sistemáticamente si las características de la pieza de entrada cumplen con los estándares de procesamiento de AM, proporcionando así una herramienta robusta para verificar las reglas de diseño. El segundo modelo cuenta con un motor de reglas de diseño de AM desarrollado con una interfaz gráfica de usuario (GUI) basada en Python. Este motor genera recomendaciones específicas para ajustes de diseño basadas en las características de la pieza y la compatibilidad de la máquina, ofreciendo un enfoque fácil de usar para identificar posibles problemas de diseño y garantizar el cumplimiento de DfAM. Al vincular las especificaciones de las piezas a diversas técnicas de AM, este modelo apoya tanto a investigadores como a ingenieros en la anticipación y mitigación de fallos de diseño. En general, esta investigación establece una base para un sistema experto DfAM integral.