Los continuos avances en biología, química y computación han contribuido al desarrollo acelerado de los estudios de simulación por computadora o también conocidos como estudios in silico; los cuales fueron propuestos inicialmente para orientar la búsqueda de nuevos fármacos o identificar los agentes contaminantes presentes en el ambiente, mediante el ajuste de un modelo. Entre los diferentes métodos in silico existentes, la teoría de las Relaciones Cuantitativas Estructura-Actividad (QSAR) propuesta por Corwin Hansch y Toshio Fujita en el año 1964, se ha destacado por ofrecer elementos útiles para abordar diferentes cuestiones químicas involucradas en los complejos procesos y mecanismos de los sistemas bióticos y abióticos. El fundamento de teoría QSAR reside en elucidar la respuesta química de un compuesto en términos de sus características estructurales. Por ello, los modelos matemáticos QSAR proponen un paralelismo racional entre la estructura molecular de una sustancia, que es representada por diversos descriptores moleculares y el efecto final que dicha sustancia produce sobre un determinado organismo o entorno. Es así como el formalismo QSAR permite estimar diferentes parámetros de respuesta como la actividad, toxicidad o propiedad de nuevas moléculas, a partir del conocimiento de la estructura molecular involucrada. Por más de 55 años el crecimiento exponencial del número de publicaciones científicas basadas en la teoría QSAR ha sido muestra de su constante evolución, atribuida principalmente al aumento de las bases de datos químicas de acceso público y a la inclusión de múltiples técnicas estadísticas sencillas y complejas, capaces de establecer correlaciones entre numerosas características estructurales de las moléculas y diversas propiedades fisicoquímicas, organolépticas, biológicas o toxicológicas. A raíz de esto, los estudios QSAR han sido ampliamente utilizados en la academia, la industria y las agencias gubernamentales como una herramienta computacional que permite realizar predicciones de los posibles efectos que los productos químicos, los materiales y los nanomateriales provocan sobre la salud humana y los ecosistemas. Sin embargo, cabe destacar que la hipótesis principal de la teoría QSAR no consiste en explicar el mecanismo de acción, la toxico-cinética o toxico-dinámica de las sustancias químicas; por el contrario, se enfoca en calcular el efecto final que una estructura química produce sobre un individuo o ambiente definido. Aunque, si el modelo logra una cuantificación acertada de la actividad del compuesto, puede brindar información del fenómeno involucrado; tal como especificar si una molécula es activa o inactiva, tóxica o no tóxica; esto según los límites de detección propuestos a nivel experimental. Por otra parte, en aquellos casos que se cuenta con información de la conformación molecular del compuesto, dada por las técnicas de cristalografía de rayos X o Resonancia Magnética Nuclear (RMN), es posible establecer modelos de regresión QSAR basados en descriptores geométricos, que interpretan la actividad involucrada con base en la disposición tridimensional de la molécula; a este enfoque se le conoce como QSAR-3D. A partir de numerosas aplicaciones de los modelos QSAR, se logró evidenciar su eficacia para tratar grandes conjuntos moleculares y predecir cuantiosos efectos finales definidos por protocolos de ensayo de difícil medición. Estas condiciones permitieron a los investigadores discernir tendencias en los datos existentes más relevantes para la salud pública o el ambiente, y luego extrapolar tendencia a compuestos no sintetizados o carentes de información química, física o biológica. Es así como el enfoque QSAR ha contribuido en novedosas investigaciones orientadas en los compuestos químicos provenientes o inspirados en la naturaleza, reconocidos por presentar distintas propiedades biológicas plausibles como: antioxidante, antibacterial, anticonvulsiva, anticancerígena, inhibición enzimática, larvicida, repelente, entre otras propiedades de gran importancia para el diseño de nuevos productos químicos de interés comercial, medicinal, agrícola y sanitario. No obstante, el paradigma de la teoría QSAR no solo proporciona modelos que cuantifican propiedades fisicoquímicas o biológicas. También se enfatiza en orientar la síntesis de nuevas moléculas conforme a los 12 principios de la química verde, reducir el tiempo y los gastos que implican los ensayos in vivo e in vitro, y minimizar los experimentos en animales. Por lo anterior, la presente Tesis Doctoral se fundamenta en el estudio, diseño y aplicación de modelos de la teoría QSAR que proporcionen una guía computacional en el diseño sustentable, racional y selectivo de nuevos compuestos con actividad específica, inocuos en mamíferos y de alta eficiencia en el control de enfermedades neurológicas e infecciosas que afectan la salud pública mundial. Actualmente, entre los compuestos químicos más utilizados en el tratamiento de diversos trastornos neurodegenerativos, como la enfermedad de Alzheimer (AD), se destacan los inhibidores de la enzima acetilcolinesterasa (IsAChE). Este tipo de compuestos químicos actúan en el Sistema Nervioso Central (CNS), incrementado la actividad colinérgica cerebral. Este modo de acción también se encuentra en los pesticidas más novedosos y eficientes para controlar las plagas y los vectores de enfermedades. Conforme a lo anterior, se examinó la capacidad inhibitoria in vitro de la enzima acetilcolinesterasa (AChE) de diferentes conjuntos moleculares basados en derivados de Tacrina, los cuales representan una alternativa en el diseño de nuevos fármacos de bajo costo para tratar las enfermedades neurológicas y reducir los efectos secundarios producidos por los medicamentos actuales. Asimismo, estas moléculas proveen información estructural relevante en el desarrollo de fitosanitario selectivos y eficaces contra los vectores de enfermedades. Ante las múltiples ventajas que tienen los productos de origen natural y sus derivados semi-sintéticos sobre la salud y el cuidado de los ecosistemas; se evaluó la actividad antifúngica medida a través de la Inhibición del Crecimiento (IG) de un conjunto molecular conformado por derivados de cinamato; los cuales representan una novedosa librería molecular bioactiva e inocua para la salud humana, obtenida a través de procedimientos ecocompatibles Por último, se abordó a través del modelado QSAR el estudio de diferentes conjuntos moleculares constituidos por diversas moléculas naturales o semi-sintéticas con prominente actividad larvicida sobre el mosquito Aedes aegypti L., el principal vector de diversas enfermedades endémicas, como el dengue, la fiebre amarilla, la fiebre de chikungunya y el zika.