En consecuencia del aumento de los problemas complejos, es el rol de la ciencia, entender y buscar solución a esos retos a los que se enfrenta la humanidad. Para lo anterior, existen ciertas técnicas de modelamiento computacional como la simulación basada en agentes y la dinámica de sistemas, que permiten entender el comportamiento de sistemas complejos, para poder buscar soluciones adecuadas y eficaces, reduciendo los costos económicos y sociales que requiere el ensayo de políticas y estrategias en el sistema real o laboratorio. Mediante el uso de estas dos técnicas es posible tener el potencial de construir modelos que combinan la riqueza descriptiva de los modelos verbales, junto con el rigor formal de los modelos matemáticos más abstractos (Izquierdo, Galán, Santos, & Del Olmo, 2008). Pero para poder aprovechar al máximo el potencial de cada una, se deben conocer las similitudes, diferencias, ventajas, limitaciones, y finalmente, la posibilidad de integrarlas (Izquierdo et al., 2008). Para el análisis de las dos diferentes metodologías, se estudiará una problemática de salud pública que amenaza a una gran cantidad de personas, conocida como malaria o paludismo. Esta es una de las enfermedades infecciosas más graves transmitida por vectores, con 219 millones de casos reportados y 660 mil muertes en el mundo en el año 2010 (World Health Organization, 2012).. Su impacto es altamente influenciado por las variables climáticas, debido a la sensibilidad de la dinámica de su transmisión a las condiciones ambientales (Parham & Michael, 2010), por lo cual también se tendrá en cuenta el cambio climático en este estudio.