Este estudio propone un método para clasificar descriptores de actividad económica para que coincidan con los códigos de la Nomenclatura de Actividades Económicas (NACE), empleando una combinación de técnicas de aprendizaje automático y evaluación de expertos. Al aprovechar métodos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para vectorizar los descriptores de actividad y utilizando la optimización de algoritmos genéticos (GA) para ajustar los hiperparámetros en clasificadores multiclase como Naive Bayes, Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios y Perceptrones Multicapa, nuestro objetivo es aumentar la precisión y confiabilidad de un sistema de clasificación económica. Este sistema enfrenta desafíos debido a la ausencia de etiquetas objetivo precisas en el conjunto de datos. Por lo tanto, es esencial verificar inicialmente la precisión de los métodos utilizados basados en evaluaciones de expertos utilizando un conjunto de datos pequeño antes de generalizar a uno más grande.