En la era del desarrollo sostenible, el uso de fábricas celulares para producir varios compuestos mediante fermentación ha atraído una atención extensa; sin embargo, la fermentación industrial requiere no solo cepas de producción eficientes, sino también condiciones extracelulares y componentes del medio adecuados, así como la escalabilidad. En este sentido, el uso de modelos biológicos ha recibido mucha atención, y esta revisión proporcionará orientación para la rápida selección de modelos biológicos. Este artículo primero introduce dos métodos de modelado mecanicista, modelado cinético y modelado basado en restricciones (CBM), y generaliza sus aplicaciones en la práctica. A continuación, revisamos el modelado basado en datos mediante aprendizaje automático (ML) y destacamos el alcance de aplicación de diferentes algoritmos de aprendizaje. Se discute además el uso combinado de ML y CBM para construir modelos híbridos. Por último, también se discuten las estrategias recientes para predecir la ampliación de biorreactores y el comportamiento de cultivo a través de una combinación de modelos biológicos y modelos de dinámica de fluidos computacional (CFD).