En el campo del monitoreo electrónico de la salud fetal, el análisis computarizado de las señales del ritmo cardíaco fetal (FHR) ha surgido como una herramienta válida de apoyo a la toma de decisiones en la evaluación del bienestar fetal. A pesar de la disponibilidad de varios enfoques para analizar la variabilidad de las señales de FHR (conocida como FHRV), todavía existen sombras que dificultan una comprensión integral de cómo están involucradas las dinámicas lineales y no lineales en el control del ritmo cardíaco fetal. En este estudio, proponemos una ruta de procesamiento y modelado directa para una comprensión más profunda de las relaciones entre las características de la señal de FHR. Se lleva a cabo un modelado multiparamétrico e investigación de los factores que influyen en las aceleraciones de FHR, elegidas como un indicador importante del bienestar fetal, mediante técnicas lineales y no lineales, reducción de dimensiones por bloques y redes neuronales artificiales. Los resultados obtenidos muestran que las características lineales son más influyentes en comparación con las no lineales en el modelado de HRV en fetos sanos. Además, los resultados sugieren que la investigación de las dinámicas no lineales y el uso de herramientas predictivas en el campo de FHRV deben ser realizados cuidadosamente y limitados a períodos de embarazo definidos y valores medios de FHR para proporcionar información interpretable y confiable a médicos e investigadores.