Los metodos de clasificacion basados en el conocimiento (MCBC), en especial las maquinas de soporte vectorial son una metodologia que en la practica presentan excelentes resultados. Estos metodos de clasificacion requieren para su buen funcionamiento una seleccion rigurosa de entradas (descriptores) y una adecuada calibracion de parametros. El espacio de busqueda para la seleccion de entradas y el ajuste parametros es muy grande por lo que en este articulo se presenta un algoritmo de optimizacion para la seleccion de entradas y ajuste de parametros optimo para las maquinas de soporte vectorial. Los resultados obtenidos en casos de prueba de la literatura especializada son satisfactorios para el algoritmo de optimizacion presentado.