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En este trabajo se presentan los resultados de una investigación bibliográfica sobre la aplicación de métodos markovianos en el modelado del deterioro de carreteras. En primera instancia, se hace una clasificación de los modelos de deterioro existentes y se definen las principales características de las cadenas de Markov. Más adelante, se desarrollan ejemplos de aplicación de cadenas de Markov homogéneas para predecir el deterioro de carreteras mexicanas, usando datos de autopistas del Fondo Nacional de Infraestructura. Los ejemplos desarrollados corresponden a un tramo con pavimento asfáltico y a otro con pavimento de concreto hidráulico. Luego de puntualizar las principales limitaciones de las cadenas de Markov homogéneas, se muestran enfoques alternativos para el cálculo de las matrices de probabilidades de transición; en particular, la optimización de estas matrices mediante el empleo de información histórica y la conversión de modelos deterministas en probabilísticos ligada a la obtención de cadenas no homogéneas. En la última parte del trabajo, se presenta una descripción general de los métodos de Montecarlo con cadenas de Markov (MCMC), la cual se acompaña con un ejemplo reportado en la literatura referente a la actualización del modelo de deterioro de la AASHO. Finalmente, en las conclusiones, se identifica la línea vinculada a la optimización de las matrices de probabilidades de transición como la más promisoria para continuar con el estudio de la aplicación de métodos markovianos en la predicción del deterioro de carreteras en nuestro país.