La computación en memoria (IMC) se refiere a arquitecturas no von Neumann donde los datos se procesan dentro de la memoria aprovechando las leyes físicas. Entre los dispositivos de memoria que se han considerado para IMC, la memoria de conmutación resistiva (RRAM), también conocida como memristor, es una de las tecnologías más prometedoras debido a su integración y escalabilidad relativamente fáciles. Los dispositivos RRAM han sido explorados tanto para aplicaciones de memoria como de IMC, como aceleradores de redes neuronales y procesadores neuromórficos. Este trabajo presenta el estado y perspectivas sobre el RRAM para la computación analógica, donde la precisión de los coeficientes codificados, como los pesos sinápticos de una red neuronal, es uno de los requisitos clave. Mostramos el estudio experimental de la variación ciclo a ciclo de los procesos de configuración y restablecimiento para el RRAM basado en HfO, que indican que los pulsos controlados por compuerta presentan la menor variación en conductancia. Suponiendo una variación constante de la conductancia, luego evaluamos y comparamos varios esquemas de mapeo, incluidas técnicas multilevel, binarias, unarias, redundantes y de división. Presentamos fórmulas analíticas para la desviación estándar de la conductancia y el número máximo de bits que aún satisface un error máximo dado. Finalmente, discutimos el rendimiento del RRAM para diversas tareas de computación analógica en comparación con otros dispositivos de memoria computacional. El RRAM parece ser uno de los dispositivos más prometedores en términos de escalabilidad, precisión y operación de baja corriente.