Los modelos matemáticos han sido de gran importancia en varios campos, especialmente para entender el comportamiento dinámico de los biosistemas. Se emplean comúnmente varios modelos, basados en ecuaciones diferenciales ordinarias clásicas, ecuaciones diferenciales con retardo y procesos estocásticos, para obtener información sobre estos sistemas. Sin embargo, existe el potencial de extender dichos modelos aún más combinando las características de los enfoques clásicos. Este trabajo investiga modelos basados en ecuaciones diferenciales estocásticas con retardo (SDDEs) para entender el comportamiento de los biosistemas. Se presentan técnicas numéricas para resolver estos modelos que demuestran una representación más robusta de escenarios de la vida real. Además, se analizan los roles cuantitativos del retardo y el ruido para obtener una comprensión más profunda de su influencia en el comportamiento general del sistema. Posteriormente, se proporcionan simulaciones numéricas que ilustran la robustez del modelo y los resultados sugieren que las SDDEs ofrecen una representación más completa de muchos sistemas biológicos, teniendo en cuenta de manera efectiva las incertidumbres que surgen en situaciones de la vida real.