La intensidad del olor en las ceras de parafina de grado alimenticio es una característica de calidad fundamental, con las calificaciones del panel de olor sirviendo actualmente como el criterio principal para su evaluación. Este estudio presenta un método innovador para evaluar la intensidad del olor en las ceras de parafina de grado alimenticio, empleando cromatografía de gases en cabeza con espectrometría de masas (HS/GC-MS) e integrando espectros de iones totales con algoritmos avanzados de aprendizaje automático (ML) para una detección y cuantificación mejoradas. La optimización se realizó utilizando el diseño de Box-Behnken y la metodología de superficie de respuesta, asegurando precisión con coeficientes de variación por debajo del 9%. Las técnicas analíticas, incluido el análisis jerárquico de clústeres (HCA) y el análisis de componentes principales (PCA), categorizaron eficientemente las muestras por intensidad de olor. Los algoritmos de máquina de soporte vectorial gaussiana (SVM), bosque aleatorio, regresión de mínimos cuadrados parciales y regresión de vector de soporte (SVR) fueron evaluados por su eficacia en la clasificación y cuantificación del grado de olor. SVM gaussiana surgió como superior en tareas de clasificación, logrando una precisión del 100%, mientras que SVR gaussiana sobresalió en la cuantificación de los niveles de olor, con un coeficiente de determinación (R) de 0,9667 y un error cuadrático medio (RMSE) de 6,789. Este enfoque ofrece una alternativa rápida, fiable, robusta, objetiva y reproducible a las evaluaciones actuales de paneles sensoriales ASTM, aprovechando las capacidades analíticas de HS-GC/MS y el poder predictivo de ML para el control de calidad en las ceras de parafina de grado alimenticio del sector petroquímico.