El presente estudio analiza los avances globales y las contribuciones cubanas en el modelado computacional de beta-amiloide (Aβ) para el tratamiento de la enfermedad de Alzheimer (EA). Mediante técnicas como dinámica molecular, acoplamiento molecular y aprendizaje automático, se exploraron las estructuras de Aβ, su agregación y el diseño de inhibidores. Los resultados destacan la eficacia de compuestos como AMYLOVIS, diseñados in silico en Cuba, y la identificación de sitios críticos en Aβ (e.g., núcleo hidrofóbico LVFFA) como blancos terapéuticos. Las simulaciones revelaron que la conformación en forma de S de Aβ es más estable que la forma U, y se validaron radios trazadores para imágenes PET de placas amiloides. Estos hallazgos subrayan el potencial de los métodos computacionales para reducir costos en el descubrimiento de fármacos y priorizar candidatos prometedores. La integración de inteligencia artificial emerge como una tendencia clave para abordar la multifactorialidad de la EA. El trabajo concluye que la validación experimental sigue siendo esencial para trasladar los resultados in silico a terapias efectivas.