La optimización de parámetros de proceso en el recubrimiento láser utilizando un algoritmo bioinspirado es un tema candente que atrae la atención de muchos académicos. La mayor dificultad, en la actualidad, es la falta de información precisa sobre la relación funcional entre los objetivos y los parámetros del proceso. En este estudio, se propone un nuevo enfoque de optimización de parámetros de proceso para el recubrimiento láser basado en un algoritmo de moho mucilaginoso multiobjetivo (MOSMA) y regresión de vectores de soporte (SVR). En particular, se utiliza SVR como un puente entre los parámetros objetivo y los parámetros del proceso para resolver el problema de la falta de información precisa sobre la relación funcional. Como un nuevo algoritmo metaheurístico, MOSMA se utiliza para obtener los conjuntos y frentes de soluciones de Pareto. Los conjuntos de soluciones de Pareto son parámetros de proceso optimizados, y los frentes de Pareto son objetivos optimizados. Los usuarios pueden seleccionar los parámetros de proceso optimizados correspondientes según sus necesidades para el objetivo. El rendimiento del enfoque propuesto se evaluó mediante el método TOPSIS, basado en datos reales de recubrimiento láser y se comparó con varios enfoques bien conocidos. Los resultados indican que los parámetros de proceso óptimos obtenidos por el enfoque propuesto tienen un mejor rendimiento del proceso.