<p class="p1">La optimización multiobjetivo es un proceso complejo, más aún cuando las funciones objetivo que definen los problemas no están bien condicionadas o no cumplen con los requisitos mínimos para garantizar la convergencia de algoritmos clásicos, como convexidad, continuidad y diferenciabilidad. La literatura, entonces, se enfoca en el estudio de técnicas de optimización para problemas definidos por funciones con características particulares, por ejemplo, que el costo de su evaluación sea elevado, no convexas o no diferenciables. Este artículo hace una revisión general de las técnicas predominantes en problemas este tipo de funciones. </p>