Una cadena de suministro en frío de dos etapas gestiona el transporte, almacenamiento y distribución de productos sensibles a la temperatura, como alimentos congelados, productos frescos/verduras y productos farmacéuticos, lo que la hace costosa. Consiste en tres elementos clave: un proveedor, un almacén y múltiples clientes. La planificación de adquisiciones se puede llevar a cabo para varios productos, y este estudio asume el transporte de un producto fresco/verde con calidad que disminuye gradualmente debido a su naturaleza perecedera. En una cadena de suministro en frío de dos etapas, se pueden definir múltiples funciones objetivo, incluyendo la minimización de costos, la optimización de la calidad del producto y la optimización de las condiciones de transporte/almacenamiento. Desarrollamos un modelo matemático para optimizar estos objetivos, incorporando dos funciones específicas, la minimización de costos y la reducción de la edad del producto, para garantizar un rendimiento eficiente de la cadena de suministro. Los métodos de solución tradicionales a menudo tienen dificultades con modelos matemáticos de múltiples objetivos debido a su complejidad. Por lo tanto, se aplicó el Algoritmo Genético de Clasificación No Dominada II (NSGA-II), un enfoque basado en Algoritmos Genéticos, para resolver el modelo de manera eficiente. NSGA-II optimizó la planificación para un período de 7 días bajo condiciones de demanda específicas, asegurando una mejor asignación de recursos. Los resultados mostraron que NSGA-II fue mejor que los métodos tradicionales para tomar decisiones y enrutamiento de manera eficiente en la cadena de suministro en frío de dos etapas. Esto llevó a resultados mucho mejores, con costos más bajos, menos desperdicio y mejor calidad del producto a lo largo del proceso.