Los modelos neuromusculoesqueléticos a menudo requieren movimientos corporales tridimensionales (3D), fuerzas de reacción del suelo (GRF) y electromiografía (EMG) como datos de entrada. La adquisición de estos datos en entornos del mundo real es desafiante, con barreras como el costo de los instrumentos, el tiempo de configuración y las habilidades del operador para adquirir e interpretar correctamente los datos. Este estudio investigó las consecuencias de limitar los datos de EMG y GRF en las fuerzas modeladas del ligamento cruzado anterior (ACL) durante una tarea de salto de aterrizaje en mujeres en etapas tardías/post-puberales. Comparamos las fuerzas del ACL generadas por un modelo de referencia (es decir, modo neural informado por EMG combinado con GRF 3D) con las generadas por un modelo informado por EMG con solo GRF vertical, optimización estática con GRF 3D y optimización estática con solo GRF vertical. Los resultados indicaron que la magnitud de la fuerza del ACL durante el aterrizaje (cuando típicamente ocurre una lesión del ACL) se sobreestimaba significativamente si solo se utilizaban GRF verticales para los modos neurales informados por EMG o la optimización estática. Si se utilizaban GRF 3D en combinación con la optimización estática, la fuerza del ACL se sobreestimaba marginalmente en comparación con el modelo de referencia. Ninguno de los modelos alternativos mantuvo el orden de magnitudes de carga del ACL generadas por el modelo de referencia. Finalmente, observamos una variabilidad sustancial en la muestra del estudio en respuesta a la limitación de los datos de EMG y GRF, lo que indica la necesidad de métodos que incorporen medidas específicas del sujeto de los patrones de activación muscular y la carga externa al modelar la carga del ACL durante tareas motoras dinámicas.