Proporcionamos el gradiente analítico de la verosimilitud del modelo completo para la especificación de Correlación Condicional Dinámica (DCC) de Engle (2002), la versión generalizada de Cappiello et al. (2006) y del modelo cDCC de Aielli (2013). Discutimos cómo el gradiente podría extenderse aún más al introducir elementos relacionados con los parámetros de varianza condicional, y abordamos el problema que surge de la estimación de versiones restringidas y/o reparametrizadas del modelo. Una simulación computacional compara gradientes analíticos versus numéricos, con miras a la estimación de parámetros; encontramos que la diferenciación analítica ofrece más eficiencia y una mayor precisión.