Se muestra la aplicación de una metodología bayesiana para la optimización simultánea de múltiples respuestas. Se modifica una propuesta anterior, introduciendo una modificación que la hace más flexible, ya que permite trabajar con el caso en que no todas las variables consideradas en el estudio son igualmente importantes. Para incorporar estas diferencias en cuanto a la relevancia de las variables de respuesta analizadas se utiliza la media geométrica ponderada de las probabilidades de que cada variable cumpla con su especificación. Con esto, las múltiples variables a optimizar se convierten en una sola. Mediante un ejemplo se muestra como la modificación propuesta ayuda a obtener distintos escenarios óptimos para considerar en la toma de decisiones.