Las herramientas de modelado numérico son esenciales en el diseño estructural de aeronaves, sin embargo, enfrentan desafíos para reflejar con precisión el comportamiento del mundo real debido a factores como la dispersión de las propiedades del material y las desviaciones inducidas por la fabricación. Este artículo aborda el impacto potencial de los gemelos digitales para superar estas limitaciones y mejorar la fiabilidad del modelo a través de técnicas avanzadas de actualización basadas en el aprendizaje automático. Los gemelos digitales, que son réplicas virtuales de sistemas físicos, ofrecen una solución prometedora al integrar datos de sensores, entradas operativas y registros históricos. Las técnicas de aprendizaje automático permiten la calibración y validación de modelos, combinando entradas experimentales con simulaciones a través de procesos de actualización continua que refinan los gemelos digitales, mejorando su precisión en la predicción del comportamiento estructural y el rendimiento a lo largo del ciclo de vida de una aeronave. Estos modelos refinados permiten el monitoreo en tiempo real y una evaluación precisa de daños, apoyando la toma de decisiones en diversos contextos. Al integrar datos de sensores y técnicas de actualización, los gemelos digitales contribuyen a mejorar las operaciones de diseño y mantenimiento al proporcionar información valiosa sobre la salud estructural, la seguridad y la fiabilidad. En última instancia, este enfoque conduce a operaciones de aviación más eficientes y seguras, demostrando el potencial de los gemelos digitales para revolucionar el análisis y diseño estructural de aeronaves. Este artículo explora diversos avances y metodologías aplicables a la evaluación estructural, aprovechando herramientas de aprendizaje automático. Estos incluyen la utilización de redes neuronales informadas por la física, que permiten manejar diversas incertidumbres. Tales enfoques empoderan una estrategia más informada y adaptativa, contribuyendo a la garantía de la integridad estructural y la seguridad en las estructuras de aeronaves a lo largo de su vida operativa.