2024-10-102024-10-10https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/10429In recent years, researchers on food microbiology started to use mathematical and statistical tools more frequently. These tools are important to obtain a mathematical model able to describe the evolution of microorganisms in food. Researchers have applied the models to food industries in order to determine a priori the process conditions that lead to the activation and deactivation of microorganisms. It is worth noting that microorganisms can be harmful both to consumers as well as the food´s nutritional properties. Therefore, determining the susceptible conditions is important to prevent the consequences. The mathematical models frequently used include polynomials, logarithmic, exponential and differential equations. I distinguish three classes: primary models, secondary and tertiary. These models are important for reaching robust and reliable predictions regarding the behavior of microorganisms in food. This article presents a revision of microbiological predictive models, applied to the food field. The models presented often use the most studied parameters in predictive microbiology: temperature and pH.En las últimas dos décadas, para el estudio de la microbiología de alimentos, se han incluido como herramientas de análisis, el uso  de la matemática y la estadística; tales conocimientos se combinan para desarrollar modelos matemáticos que describan la evolución de los microorganismos en los alimentos [1]. Para los modelos predictivos hay una gran variedad de estudios aplicados en diferentes matrices e industrias alimenticias [2-4]; estos buscan determinar a priori las condiciones de proceso (pH, la temperatura, la actividad de agua, el tiempo de agitación, entre otros), en las cuales hay activación, desactivación, crecimiento o muerte de los microorganismos que pueden ser perjudiciales tanto para el ser humano como para las propiedades organolépticas y nutricionales de un alimento [5, 6], de esta manera establecer puntos de control que eviten tales resultados [7, 8]. Los modelos matemáticos incluyen ecuaciones de diversos tipos como las polinómicas, logarítmicas, exponenciales, diferenciales, hasta llegar a modelos que incluyan ecuaciones de  redes neuronales artificiales; también se clasifican en modelos primarios, secundarios o terciarios; que después de ser consolidados y aplicados logran unas predicciones robustas y seguras; sobre el comportamiento de los microorganismos en alimentos [9].application/pdfhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0Microbiología de alimentosmodelos predictivosfactores de crecimientoalgoritmos matemáticossuperficies de respuestaAPPCCseguridad alimentariaanálisis de riesgosPCCFood microbiologypredicitve modelsrising factorsAPPCCfood securityrisk analysisPCCinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2