En esta investigación se construyó una estructura proteica completa de Tau fosforilada mediante modelado comparativo con técnicas de dinámica molecular, dicha estructura contiene los sitios aberrantes donde ocurren las modificaciones post-traduccionales como la hiperfosforilación relacionada a enfermedades pertenecientes al grupo de las tauopatías entre ellas alzheimer, parkinson y la demencia frontotemporal (DF). Además, se diseñó una base de compuestos de herbolaria mexicana (CHM) con candidatos inhibidores de la hiperfosforilación de Tau que es la causante de la neurodegeneración en estas Tauopatías, se calcularon descriptores moleculares para los CHM evaluados mediante las reglas de Lipinski y ADME (Absorción, Distribución, Metabolismo y Excreción de fármacos). La base de datos CHM fue sometida a algoritmos de Machine Learning (ML) para seleccionar los compuestos ideales (hits) en el tratamiento de la DF y descartar los compuestos que no tendrían un buen desempeño (fails). Los compuestos hits fueron implementa dos en estudios de acoplamientos moleculares (AM) rígidos con el fin de analizar su interacción sobre las dianas blanco. De los 40 sitios reportados en la literatura donde se lleva a cabo la hiper fosforilación, nuestra investigación se centró sobre dos residuos específicos, el primero es la se rina-411 relacionada con las primeras fases del desarrollo de la DF y el segundo treonina-248 que es fundamental para la unión de estabilización estructural sobre los microtúbulos. Finalmente, los resultados de AM arrojaron una acción competitiva frente a la unión del fosfato mostrando un posible mecanismo que inhiba la hiperfosforilación de Tau.