Hay un par de propósitos en este documento: estudiar un problema de aproximación con funciones exponenciales y mostrar su relevancia para la ciencia económica. La solución del primer problema es tan concluyente como puede ser: trabajando con la norma máxima, determinamos qué conjuntos de datos tienen mejor aproximación mediante exponenciales de la forma , damos una condición necesaria y suficiente para que algunos sean los coeficientes que brindan la mejor aproximación, y damos una mejor aproximación mediante límites de exponenciales cuando el conjunto de datos no puede ser mejor aproximado por una exponencial. Para el caso usual, también hemos podido aproximar los coeficientes de la mejor aproximación. En cuanto al segundo propósito, mostramos cómo aproximar los coeficientes de modelos exponenciales en la ciencia económica (esto es solo aplicando el paquete R) y también el uso de modelos autorregresivos exponenciales, otro modelo bien establecido en la ciencia económica, utilizando las mismas herramientas: un algoritmo numérico para ajustar patrones exponenciales sin suposiciones iniciales diseñado por los autores e implementado en . Verificamos una vez más la robustez de este algoritmo al aplicarlo con éxito a dos áreas muy distantes de la economía: curvas de demanda y series temporales no lineales. Esto muestra la utilidad de TAC (español para tomografía computarizada) y destaca hasta qué punto este algoritmo puede ser útil.