Durante el desarrollo del proceso, los datos del bioproceso deben convertirse en conocimiento aplicable. Por lo tanto, es crucial evaluar los datos obtenidos bajo el uso de técnicas de reducción y correlación de datos transparentes y confiables. En esta contribución, mostramos un enfoque genérico de propagación de errores Monte Carlo y regresión aplicado a dos procesos de cultivo diferentes e industrialmente relevantes. Con base en las incertidumbres de medición, se determinaron errores para las tasas de crecimiento específicas de las células, la absorción y la producción a lo largo de una cadena de evaluación, con entradas y salidas interconectadas. Estas incertidumbres se incluyeron posteriormente en el análisis de regresión para derivar la covarianza de los coeficientes de regresión y los límites de confianza para la predicción. La utilidad del enfoque se muestra en dos estudios de caso, basados en las relaciones entre los límites de control de la tasa específica de biomasa para garantizar altas productividades en y la baja formación de lactato en un cultivo celular CHO por lotes alimentado pudieron establecerse. Además de la posibilidad de determinar errores realistas en los datos del proceso evaluado, el enfoque presentado ayuda a diferenciar entre correlaciones confiables e no confiables y evita las interpretaciones erróneas de las relaciones basadas en datos inciertos.