La pandemia de COVID-19 ha presentado una situación compleja que requiere un equilibrio entre medidas de control como los confinamientos y la flexibilización de restricciones. Las medidas de control pueden limitar la propagación del virus pero también pueden causar problemas económicos y sociales. La flexibilización de restricciones puede apoyar la recuperación económica pero puede aumentar el riesgo de transmisión del virus. Los enfoques matemáticos pueden ayudar a abordar estos compromisos modelando las interacciones entre factores como las tasas de transmisión del virus, las intervenciones de salud pública y los impactos económicos y sociales. Un estudio que utilizó un modelo susceptible-infectado-susceptible (SIS) con tiempo discreto modificado se llevó a cabo para determinar el costo de manejar el COVID-19. Los resultados mostraron que, sin intervención gubernamental, el número de pacientes rechazados por los centros de salud y el costo de manejar una pandemia aumentaron significativamente. La intervención de confinamiento proporcionó el menor número de pacientes rechazados en comparación con el distanciamiento social, pero los costos de manejar la pandemia en el escenario de confinamiento permanecieron más altos que los del distanciamiento social. Esta investigación demuestra que los enfoques matemáticos pueden ayudar a identificar momentos críticos en una pandemia, como la capacidad limitada del sistema de salud o altas tasas de transmisión, que requieren una respuesta rápida y una acción apropiada. Mediante el análisis matemático, los tomadores de decisiones pueden desarrollar estrategias más efectivas y receptivas, considerando los diversos factores involucrados en la propagación del virus y su impacto en la sociedad y la economía.