En este trabajo se muestra la utilidad de las soluciones casi óptimas relevantes en el ajuste mediante optimización multiobjetivo de controladores robustos ante incertidumbre en el modelo. Una posibilidad muy común para este ajuste es incorporar la incertidumbre en el proceso de optimización, por ejemplo, incorporando la evaluación de la robustez durante el proceso. El principal problema de este enfoque es que tiene un alto coste computacional. Para evitar este problema, en este trabajo se propone analizar la incertidumbre en la etapa de decisión tanto para las soluciones óptimas como para las casi óptimas relevantes. Estas soluciones alternativas proporcionan mayor diversidad, pudiendo resultar controladores más robustos que los óptimos. Se muestra un ejemplo de diseño multivariable mediante dos controladores PI. El proceso a controlar es un modelo lineal de dos entradas y dos salidas donde la incertidumbre se ha modelado con un conjunto de cincuenta escenarios (posibles modelos alternativos). El ejemplo muestra que existen zonas de prestaciones en las que los controladores casi óptimos relevantes pueden obtener una mayor robustez que los controladores óptimos.