Los sistemas biológicos suelen estar constituidos por un alto número de agentes que interactúan. Esta gran dimensionalidad dificulta la modelización biológica debido al alto costo computacional. Por lo tanto, se necesitan nuevos métodos de modelización para reducir el tiempo de cálculo mientras se preservan las propiedades de los sistemas representados. En este punto, las Redes Booleanas se han revelado como una herramienta de modelización con alta expresividad y tiempos de cálculo reducidos. El objetivo de este trabajo ha sido introducir un procedimiento automático y coherente para modelar sistemas a través de Redes Booleanas. Una sinergia que aprovecha las fortalezas de ambos enfoques se obtiene al combinar un enfoque existente para gestionar la información de vías biológicas con las llamadas Funciones Booleanas Canalizadas Anidadas (NCBF). Con el fin de mostrar el poder del método desarrollado, se proporcionan dos ejemplos de una aplicación con sistemas estudiados en la bibliografía: La transición epitelial-mesenquimal y el operón lac. Debido a que este método se basa en grafos dirigidos como representación primaria de los sistemas, sus aplicaciones van más allá de las ciencias de la vida hacia áreas como la gestión del tráfico o el aprendizaje automático, en las cuales estos grafos son la principal expresión de los sistemas manejados.