La inseguridad alimentaria global y la degradación ambiental destacan la urgente necesidad de soluciones agrícolas más sostenibles. La biología sintética de plantas surge como una vía prometedora pero arriesgada para desarrollar tales soluciones. Si bien la biología sintética ofrece el potencial para mejorar las características de los cultivos, también conlleva riesgos de daños ambientales extensos. Esta revisión destaca las complejidades y riesgos asociados con la biología sintética de plantas, al tiempo que presenta el potencial del modelado matemático multiescala para evaluar y mitigar esos riesgos de manera efectiva. A pesar de su potencial, la aplicación de modelos matemáticos multiescala en plantas sigue siendo subutilizada. Aquí, abogamos por integrar los avances tecnológicos en el análisis de datos agrícolas para desarrollar una comprensión integral de los cultivos a través de escalas biológicas. Al revisar enfoques y metodologías de modelado comunes aplicables a las plantas, el documento establece una base para crear y utilizar modelos matemáticos multiescala integrados. A través de técnicas de modelado como la estimación de parámetros, el análisis de bifurcación y el análisis de sensibilidad, los investigadores pueden identificar objetivos mutacionales y anticipar efectos pleiotrópicos, mejorando así la seguridad de las especies genéticamente modificadas. Para demostrar el potencial de este enfoque, se destacan los esfuerzos en curso para desarrollar un modelo matemático multiescala integrado para el maíz (L.), diseñado a través de la biología sintética para mejorar la resiliencia contra (spp.) y la sequía.