El cáncer, una enfermedad compleja caracterizada por el crecimiento celular descontrolado y la metástasis, sigue siendo un desafío formidable para la salud global. La modelización matemática ha surgido como una herramienta crítica para elucidar los mecanismos biológicos subyacentes que impulsan la iniciación, progresión y respuestas al tratamiento del tumor. Al integrar principios de biología, física y matemáticas, la oncología matemática proporciona un marco cuantitativo para comprender la dinámica del crecimiento tumoral, las interacciones microambientales y la evolución de las células cancerosas. Este estudio explora las aplicaciones clave de la modelización matemática en oncología, abarcando la cinética del crecimiento tumoral, la heterogeneidad intra-tumoral, la medicina personalizada, la optimización de ensayos clínicos y la inmunología del cáncer. A través del desarrollo y la aplicación de modelos computacionales, los investigadores buscan obtener una comprensión más profunda de la biología del cáncer, identificar nuevos objetivos terapéuticos y optimizar estrategias de tratamiento. En última instancia, la oncología matemática tiene la promesa de transformar la atención del cáncer al permitir terapias más precisas, personalizadas y efectivas.