El análisis de redes moleculares ofrece poderosas perspectivas para la mejora de las plantas al capturar interacciones regulatorias complejas. Sin embargo, traducir datos ómicos entre especies presenta desafíos significativos. Cultivos no modelo como la soja y el lupino a menudo carecen de recursos genómicos completos, lo que complica el análisis de redes. Las especies modelo proporcionan datos ricos pero pueden carecer de vías específicas de leguminosas. Esta revisión sintetiza estos desafíos y examina las redes de leguminosas en soja, lupino y la leguminosa modelo. Se discuten estrategias como la integración de multi-ómicas y herramientas impulsadas por Inteligencia Artificial (IA), combinadas con estudios de validación en laboratorio húmedo como los repeticiones palindrómicas cortas agrupadas e interespaciadas (CRISPR), para cerrar la brecha entre el descubrimiento y la aplicación. En última instancia, concluimos que la integración de multi-ómicas entre especies, potenciada por IA y validada por edición genética, será fundamental para traducir los descubrimientos de redes en cultivos de leguminosas resilientes. Inversiones estratégicas en leguminosas no modelo poco investigadas y herramientas moleculares avanzadas son esenciales para garantizar una agricultura sostenible y la resiliencia futura de los cultivos.