Con el rápido desarrollo de técnicas avanzadas de neuroimagen, comprender el cerebro en términos de conectomas estructurales y funcionales se ha convertido en uno de los temas fronterizos en neurociencia. Diferente de los modelos tradicionales de redes cerebrales descriptivas, que se centraban en una sola modalidad de neuroimagen y escalas temporales, los modelos de redes cerebrales multiscala que consisten en actividad neuronal mesoscópica y dinámicas funcionales macroscópicas pueden proporcionar una comprensión mecanicista de los trastornos cerebrales. Aquí, revisamos los fundamentos de los modelos de redes cerebrales multiscala y sus aplicaciones en enfermedades neuropsiquiátricas. Primero describimos algunos elementos básicos de un modelo de red cerebral multiscala, incluidas las conexiones de red, la dinámica de las poblaciones neuronales regionales y el ajuste del modelo a diferentes métricas de fMRI. En segundo lugar, establecemos comparaciones entre los modelos de redes cerebrales multiscala y otros modelos cerebrales a gran escala. Además, luego examinamos las aplicaciones relacionadas de los modelos de redes cerebrales multiscala en la comprensión de los mecanismos subyacentes de algunos trastornos cerebrales, como la enfermedad de Parkinson, la enfermedad de Alzheimer y la esquizofrenia. Finalmente, discutimos las limitaciones de los modelos actuales de redes cerebrales multiscala y las futuras direcciones potenciales para el desarrollo del modelo. Sostenemos que los modelos de redes cerebrales multiscala son más completos que las redes cerebrales modales individuales tradicionales y serían una herramienta poderosa para explorar los mecanismos neuronales subyacentes a diferentes trastornos cerebrales medidos por neuroimagen.