Los materiales industriales son aquellos utilizados en la fabricación de productos como máquinas y equipos duraderos. Por esta razón, los materiales industriales tienen importancia en muchos aspectos de la vida humana, incluidos los elementos sociales, ambientales y tecnológicos, y requieren mayor atención durante el proceso de producción. La optimización y el modelado juegan un papel importante en la obtención de mejores resultados en las operaciones de mecanizado, según el conocimiento común. Como material ampliamente preferido en el sector automotriz, el AISI 4140 endurecido es un material base significativo para piezas de ejes, engranajes y rodamientos, gracias a sus notables características como la dureza y la tenacidad. Sin embargo, tales propiedades afectan negativamente el rendimiento del mecanizado de este sistema de materiales, debido a las vibraciones que inducen un rápido desgaste de la herramienta y una mala calidad de superficie durante las operaciones de corte. El enfoque principal de este estudio es determinar el efecto de los niveles de parámetros (tres niveles de velocidad de corte, avance y profundidad de corte) sobre las vibraciones, la rugosidad de la superficie y las emisiones acústicas durante la operación de torneado en seco. Se utilizó un enfoque de aprendizaje automático basado en un sistema de inferencia difusa para predecir las respuestas. Según los hallazgos obtenidos, la lógica difusa predice los valores de rugosidad de la superficie (88%), vibración (86%) y emisión acústica (87%) con alta precisión. Se espera que el resultado de este estudio contribuya a la literatura mostrando el impacto de las condiciones de torneado en las características de mecanizado de materiales de importancia industrial.