Modelar un fenómeno significa encontrar las principales características de las relaciones que lo determinan y que en principio están ocultas. Estás características pueden ser descubiertas a través del estudio de un conjunto de observaciones. Muchas veces el interés recae en examinar los efectos que ejercen ciertas variables sobre otras, cuáles son las más importantes y el peso de su influencia. Otras veces modelamos con la intención de estimar parámetros y a posteriori hacer pruebas de hipótesis para compararlos. También se emplea la modelación para hacer pronósticos y extrapolaciones, entre otros objetivos.  El proceso de modelar no es tomar una forma funcional simple, ajustarlo y con su ayuda derivar conclusiones; el proceso es complejo y requiere de la utilización de un conjunto de herramientas y métodos usados apropiadamente. La modelación es un proceso que incluye variadas herramientas y sólo es bien conocida por los estudiosos de la Estadística, sin embargo, el desarrollo computacional alcanzado ha hecho que personas sin conocimientos profundos ajusten modelos sin comprender internamente qué está pasando en sus datos: Modelar no es sólo ciencia también es un arte. En la actualidad en las investigaciones científicas, en los procesos productivos, ingenieriles, económicos, en medicina, biología y farmacia, por solo mencionar algunos, se generan grandes masas de datos que entrañan características propias y complejas que requieren ser investigadas.  Esto último pone de manifiesto dos aspectos cruciales: a) La aplicación de las metodologías existentes deviene en un proceso complejo, permeado no sólo por el volumen de datos sino también por las especificidades cada vez más delineadas de las distintas áreas de aplicación y, b) Es un reto encontrar nuevas metodologías que de cierta manera mitiguen las limitaciones que tienen las existentes. Esto a su vez trae consigo otras demandas, como son el diseño de nuevos métodos numéricos para el ajuste de modelos y la estimación de sus parámetros. Concluyendo, esta LGAC debe incidir en la aplicación científicamente rigurosa de la metodología existente y, además; a partir de los retos de la práctica misma, encontrar nuevas metodologías o adaptar las existentes.