Las bacterias sulfato reductoras del género Oleidesulfovibrio poseen un gran potencial biotecnológico para la biorremediación de metales pesados, sin embargo, la comprensión cuantitativa de su metabolismo requiere enfoques integrados que combinen el modelado matemático, datos cinéticos e información metabólica detallada. En este trabajo se desarrolló e implementó un modelo cinético estructurado para describir el crecimiento de Oleidesulfovibrio alaskensis, integrando las rutas metabólicas de oxidación de lactato y reducción desasimilatoria del sulfato. Además, a partir de datos experimentales reportados en la literatura y mediante la reconstrucción de la ruta metabólica utilizando bases bioinformáticas (KEGG, UniProt, BRENDA), se formularon modelos basados en ecuaciones diferenciales ordinarias (EDOs) que fueron implementados en el entorno Python mediante Jupyter Notebook utilizando el paquete pyFOOMB. Se desarrollaron dos aproximaciones: un modelo no estructurado de seis variables de estado (sulfato, sulfuro, lactato, acetato, biomasa y CO2) y un modelo estructurado que incorporó metabolitos intermediarios (APS, sulfito, piruvato, acetil-CoA, acetilfosfato) con sus respectivas cinéticas enzimáticas. Mediante análisis de sensibilidad paramétrica, estimación de Monte Carlo y técnicas de aprendizaje automático, se identificaron los parámetros de mayor influencia en la dinámica del sistema. Los resultados mostraron que parámetros asociados a la inhibición por producto (S1 / H2S), la tasa máxima de crecimiento (μmax) y los rendimientos (Y, YP) ejercen el mayor control sobre las variables del sistema, con coeficiente de determinación superiores a 0.88 para la predicción de sulfuro. El análisis de correlaciones revelo acoplamientos metabólicos significativos, como la fuerte correlación positiva entre los rendimientos de sustrato y producto (ρ=0.971) y las correlaciones negativas entre la velocidad de crecimiento y eficiencia de conversión (ρ=-0.801). El modelo estructurado redujo adecuadamente las dinámicas esperadas (R² entre 0.80 y 0.99) y permitió identificar tres limitaciones metabólicas principales: inhibición por acumulación de sulfuro, dependencia crítica a la disponibilidad de lactato y restricciones en la conservación de la energía para O. alaskensis utilizando herramientas de código abierto, sentando bases para futuros estudios de optimización de bioprocesos.