Al tratar los aspectos algorítmicos de los sistemas inteligentes, la analogía con el cerebro biológico siempre ha sido atractiva y ha tenido a menudo una doble función. Por un lado, ha sido una fuente efectiva de inspiración para su diseño, mientras que, por otro lado, se ha utilizado como justificación de su éxito, especialmente en el caso de los modelos de Aprendizaje Profundo (DL). Sin embargo, en los últimos años, la inspiración en el cerebro ha perdido su agarre en su primer papel, pero sigue siendo propuesta en su segundo papel, aunque creemos que también se está volviendo cada vez menos defendible. Fuera del coro, existen propuestas teóricas que en cambio identifican líneas de demarcación importantes entre DL y la cognición humana, hasta el punto de ser incluso inconmensurables. En este artículo sostenemos que, paradójicamente, la indiferencia parcial de los desarrolladores de modelos neuronales profundos hacia el funcionamiento de las neuronas biológicas es una de las razones de su éxito, al haber promovido una actitud pragmáticamente oportunista. Creemos que incluso es posible vislumbrar una analogía biológica de otro tipo, en que la forma esencialmente heurística de proceder en el desarrollo moderno de DL guarda similitudes intrigantes con la evolución natural.