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Los materiales de dimensiones nanométricas presentan características particulares que promueven el desarrollo de productos innovadores con aplicaciones promisorias en medicina, energías alternativas, alimentos y remediación ambiental, entre otras. Un ejemplo representativo es la producción de nanopartículas superparamagnéticas de magnetita, orientadas a utilizarse como vectores de fármacos oncológicos, lo que requiere el desarrollo de un producto a nanoescala que permita mejorar significativamente la eficacia del tratamiento con mínimos efectos secundarios para el paciente. Los procesos y productos relacionados con materiales nanoestructurados se encuentran en su gran parte aún en desarrollo y sus principios de funcionamiento aún no han sido totalmente desarrollados y comprendidos de manera fundamental. En consecuencia,no se disponen de modelos basados en primeros principios y leyes constitutivas. En este trabajo se presenta una metodología iterativa de optimización experimental de procesos innovadores que permite garantizar el cumplimiento de determinadas propiedades de uso final del producto con alta probabilidad de ocurrencia, sin necesidad de recurrir a ecuaciones fundamentales que definan el proceso, sino basándose exclusivamente en datos experimentales. Mediante un modelo inductivo del tipo "superficie de respuesta" que describe la probabilidad de éxito binomial, la metodología de diseño óptimo de experimentos persigue equilibrar la precisión paramétrica con la búsqueda de una región reducida de operación donde haya una alta probabilidad de satisfacer las especificaciones de uso de la magnetita nanoparticulada. La metodología de diseño secuencial de experimentos propuesta identifica a la región de operación que permite satisfacer las propiedades de uso final de las nanopartículasde magnetita con máxima probabilidad.