The multi-objective optimization is a complex process, even more when the functions that define the problems are not well conditioned or do not meet the minimum set requirements to ensure the convergence of classical algorithms, such as convexity, continuity and differentiability. Hence, the technical literature focuses on optimization techniques for problems defined by functions with specific characteristics, like high evaluation cost, non-convexity or non-differentiability. This article provides an overview of some of the prevailing techniques for problems with these kind of functions. 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.