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Para un mercado cada vez más demandante de materiales con propiedades específicas, y competitivos en costos, se desarrollan polímeros de diseño que mejoran notablemente ciertos aspectos que resultan vitales para su aplicación[1]. Para sintetizar el nuevo material requerido se invierte mucho tiempo y dinero en pruebas que resultan fallidas al momento de medir sus propiedades.En nuestra línea de investigación, hemos desarrollado una metodología basada en QSPR (Quantitative Structure–Property Relationships) adaptada para predecir propiedades de polímeros de alto peso molecular que aún se encuentran en la etapa de diseño, previo a su síntesis. Esta posibilidad de estimar propiedades sobre moléculas virtuales, permite al diseñador tomar decisiones sobre la estructura, composición, peso molecular y hasta polidispersión del nuevo material, sin necesidad de sintetizar para medir propiedades. Hasta el momento los modelos computacionales predictivos desarrollados se basaron en modelos moleculares sintéticos (monómeros-trímeros) de los materiales de nuestra base de datos. Se obtuvieron muy buenos desempeños estadísticos en la predicción de propiedades mecánicas para polímeros lineales de alto peso molecular[1-3].En este trabajo, se muestran los resultados de una metodología novedosa sobre modelado molecular para describir a estos materiales poliméricos polidispersos. El objetivo es obtener modelos computacionales más robustos creados desde datos que los modelan de forma más real. Contando con una base de datos que incluye pesos moleculares promedio: Mn y Mw, se reconstruyeron las curvas de dispersión (considerando distribución log-normal). Se tomaron 10 intervalos de peso molecular y se graficó un representante promedio de cada intervalo. Estos archivos .MOL se ingresaron en un software para cálculo de descriptores moleculares y de este modo logramos definir una base de datos que representa la polidispersión natural de estos materiales.