Este artículo investiga el papel de diferentes enfoques y métodos de interpolación en la creación de cuadrículas de anomalías de gravedad terrestre. En este sentido, en primer lugar, se consideran las anomalías de Bouguer simples y completas en la cuadrícula de datos de gravedad. En los resultados de comparación de la cuadrícula de estos dos conjuntos de datos de anomalías de Bouguer, se aclara el efecto de la contribución de alta frecuencia de la gravitación topográfica (mediante la corrección del terreno). Después de eso, se inspecciona el papel del algoritmo de interpolación utilizado en la cuadrícula resultante de anomalías de gravedad media y, por lo tanto, en la precisión del modelado del geoide. Para este propósito, se aplican cuatro métodos de interpolación diferentes, incluidos Kriging geoestadístico, vecino más cercano, distancia inversa a una potencia (IDP) y redes neuronales artificiales (ANN). Aquí, los métodos IDP y vecino más cercano representan algoritmos de estructura simple entre los métodos de interpolación probados en este estudio. El método ANN, por otro lado, se prefiere como un método de computación suave complejo basado en optimización que se ha aplicado en los últimos años. Además, el método Kriging geoestadístico es uno de los métodos convencionales que se aplica principalmente para la creación de cuadrículas de datos de gravedad en geodesia y geofísica. Las anomalías de gravedad calculadas en cuadrículas se emplean en cálculos de modelos de geoide de alta resolución utilizando la técnica de modificaciones de mínimos cuadrados de la fórmula de Stokes con correcciones aditivas (LSMSA). Las investigaciones se llevan a cabo utilizando los conjuntos de datos de prueba de Auvergne, Francia, que son proporcionados por el Servicio Internacional para el Geoide para la investigación científica. Se concluye que los algoritmos de interpolación afectan los resultados de la cuadrícula de gravedad y, por lo tanto, la determinación del modelo de geoide. El método ANN no proporciona resultados superiores en comparación con los algoritmos convencionales en la creación de cuadrículas de gravedad. El modelo de geoide con una precisión de 4.1 cm se calcula en el área de prueba.