La amenaza planteada por la pandemia de COVID-19 ha estado acompañada de una epidemia de desinformación, causando confusión y desconfianza entre el público. La desinformación sobre COVID-19, ya sea intencionada o no, toma muchas formas, incluyendo teorías de conspiración, tratamientos falsos e información inexacta sobre los orígenes y la propagación del virus. Aunque la pandemia ha puesto de manifiesto el impacto significativo de la desinformación en la salud pública, el modelado matemático ha surgido como una herramienta valiosa para entender la propagación de COVID-19 y el impacto de las intervenciones en salud pública. Sin embargo, ha habido una investigación limitada sobre el modelado matemático de la propagación de la desinformación relacionada con COVID-19. En este documento, presentamos un modelo matemático de la propagación de la desinformación relacionada con COVID-19. El modelo destaca los desafíos planteados por la desinformación, en el sentido de que, en lugar de centrarse únicamente en el número de reproducción que impulsa nuevas infecciones, hay un parámetro umbral adicional que impulsa la propagación de la desinformación. Se analizan los equilibrios del modelo tanto para la estabilidad local como global, y se presentan simulaciones numéricas. También discutimos el potencial del modelo para desarrollar estrategias efectivas para combatir la desinformación relacionada con COVID-19.