Los modelos matemáticos desempeñan un papel crucial en la evaluación de procesos de la vida real de forma cualitativa y cuantitativa. Han sido ampliamente empleados para estudiar la propagación de enfermedades como la hepatitis B, COVID-19, influenza y otras epidemias. Muchos investigadores han discutido varios tipos de modelos epidemiológicos, incluyendo modelos deterministas, estocásticos y de orden fraccional, con este propósito. Este artículo presenta una revisión exhaustiva y un estudio comparativo de la dinámica de transmisión de orden fraccional en la modelización epidemiológica. Una parte significativa del documento está dedicada a la simulación gráfica de estos modelos, proporcionando una representación visual de su comportamiento y características. El artículo también se embarca en un análisis comparativo de modelos de orden fraccional con sus contrapartes de orden entero. Esta comparación arroja luz sobre los matices y sutilezas que diferencian estos modelos, ofreciendo así valiosas ideas sobre sus respectivas fortalezas y limitaciones. El documento también explora modelos de retraso temporal, modelos de tasa de incidencia no lineal y modelos estocásticos, explicando su uso y relevancia en epidemiología. Incluye estudios y modelos que se centran en la dinámica de transmisión de enfermedades mediante modelos de orden fraccional, así como comparaciones con modelos de orden entero. Los hallazgos de este estudio contribuyen a una comprensión más amplia de la modelización epidemiológica, allanando el camino para estrategias más precisas y efectivas en el control y prevención de enfermedades.