Întrebarea principală, la care se aşteaptă răspuns de la un model, este, dacă, ceea ce ştim despre un sistem, poate explica comportamentul acestuia. Modelele complexe realizează sinteza unui volum mare de date experimentale. Un model bine construit nu numai demonstrează că ipoteza de lucru este compatibilă (sau nu) cu sistemul real, dar atrage atenţia asupra datelor care lipsesc, şi arată direcţii noi pentru experimente menite, să furnizeze aceste date. Acest articol este prezentarea concisă a metodelor de simulare utilizate la modelele neuronale bazate pe date experimentale. Sunt prezentaţi: modelul de membrană şi circuitul electric echivalent, respectiv modelarea conductanţelor active cu ajutorul formalismului lui Hodgkin şi Huxley. Cilindrul neizopotenţial este prezentat pe scurt, după care se arată cum pot fi simulate cu ajutorul modelelor compartimentale celulele nervoase cu morfologie complicată.
Cuvinte cheie: sistem nervos central, model de membrană, formalismul lui Hodgkin şi Huxley, ecuaţia de cablu, modelare compartimentală.