La secuenciación de ARN de una sola célula (scRNA-seq) ha transformado la genómica al permitir el estudio de la heterogeneidad celular. Sin embargo, su alta dimensionalidad, ruido y dispersión plantean desafíos significativos para el análisis de datos. Investigamos el uso de la Computación Hiperdimensional (HDC), un marco computacional inspirado en el cerebro reconocido por su robustez al ruido y eficiencia de hardware, para abordar los desafíos en el análisis de datos de scRNA-seq. Aplicamos HDC tanto a tareas de clasificación supervisada como de agrupación no supervisada. Nuestros experimentos demuestran que HDC supera consistentemente a métodos establecidos como XGBoost, mapeo de referencia de Seurat y scANVI en términos de tolerancia al ruido y escalabilidad. HDC logra una precisión superior en tareas de clasificación y mantiene un rendimiento robusto de agrupación en diferentes niveles de ruido. Estos resultados destacan a HDC como un marco prometedor para un análisis preciso y eficiente de datos de una sola célula. Su potencial se extiende a otros conjuntos de datos biológicos de alta dimensionalidad, incluidos proteómica, epigenómica y transcriptómica, con implicaciones para el avance de la bioinformática y la medicina personalizada.