En este trabajo se propone un método híbrido para resolver problemas de optimización con dos objetivos. La idea principal es combinar la flexibilidad de los algoritmos metaheurísticos con la precisión de los métodos exactos. El procedimiento se realiza en dos etapas: primero, se utiliza un algoritmo genético llamado NSGA-II para generar diferentes soluciones posibles, buscando un equilibrio entre los objetivos; después, esas soluciones se mejoran mediante una técnica exacta llamada AUGMECON-II, que permite refinar los resultados y reducir el tiempo total de cálculo. Este enfoque, al que llamamos Math-AUGMECON-II, se probó en un problema de ruteo de vehículos con múltiples depósitos y restricciones de capacidad, donde se busca minimizar tanto los costos de viaje como el tiempo de espera de los clientes. Los resultados muestran que, aunque AUGMECON-II funciona bien en problemas pequeños, el nuevo método híbrido ofrece soluciones de mejor calidad y en menos tiempo para problemas medianos y grandes. En conjunto, el estudio demuestra cómo la combinación de métodos metaheurísticos y exactos puede mejorar la eficiencia en la resolución de problemas complejos de optimización aplicados a la ingeniería industrial.