An optimization strategy for an experiment design is presented, through the structuring of a procedure for the design of mixtures using the Statgraphics Centurion XV computational system; that provides the methodological sequence of steps necessary to find the maximum or minimum proportion of the components of a mixture. Critical points for decision making were evaluated in each phase of the design; as well as the limits of the components to determine the experimental region, using as a case study the investigation of a natural and organic preservative for a cosmetic formulation. The Simplex-Lattice Mixture Design was established for three components including water and the five responses of antimicrobial activity; which allowed determining that only 14 runs are necessary for the experiment. The data were fitted with a cubic model, and for a better understanding of the response a simple linear regression analysis was used whose application to the case study allows reducing the experimental costs. According to the prediction, the essential oil component will be the one with the greatest influence on Gram (+) Bacteria, the oil component on Gram (-) Bacteria and on Fungi and Yeast the essential oil component is the one with the greatest influence.Se presenta una estrategia de optimización de un diseño de experimento, a través de la estructuración de un procedimiento para el diseño de mezclas, utilizando el sistema computacional Statgraphics Centurion XV que brinda la secuencia metodológica de pasos necesarios para encontrar la proporción máxima o mínima de los componentes de una mezcla. Se evaluaron, en cada fase del diseño, los puntos críticos para la toma de decisiones; así como los límites de los componentes para determinar la región experimental, utilizando como caso de estudio la investigación de un conservante natural y orgánico para una formulación cosmética. Se estableció el diseño de mezclas Simplex-Lattice, para tres componentes incluyendo el agua y las cinco respuestas de la actividad antimicrobiana, que permitió determinar que son necesarias solo 14 corridas para el experimento. Los datos se ajustaron con un modelo cúbico, y para un mejor entendimiento de la respuesta, se utilizó un análisis de regresión lineal simple cuya aplicación al caso de estudio permite reducir los costos experimentales. De acuerdo con la predicción será el componente aceite esencial el de mayor influencia sobre las Bacterias Gram (+), el componente aceite sobre las Bacterias Gram (-) y sobre los Hongos y Levadura el componente aceite esencial es el de mayor influencia
