Este estudio tuvo como objetivo determinar si los métodos actuales para estimar los requerimientos de AA para la salud y el bienestar animal son suficientes. Se realizó un análisis exploratorio de datos (EDA), que involucró una revisión de las suposiciones subyacentes a la investigación sobre los requerimientos de AA, un enfoque de minería de datos para identificar las respuestas de los animales a niveles dietéticos de AA que superan los necesarios para la retención máxima de proteínas, y una revisión de la literatura para evaluar la relevancia fisiológica del modelo lineal-logístico desarrollado a través del enfoque de minería de datos. Los resultados mostraron que los niveles dietéticos de AA por encima de los necesarios para el crecimiento máximo resultaron en mejoras en respuestas fisiológicas clave, y el modelo lineal-logístico representó el nivel de AA en el que se maximizaron las tasas de crecimiento y retención de proteínas, junto con funciones metabólicas clave relacionadas con la producción de leche, el tamaño de la camada, la respuesta inmune, la permeabilidad intestinal y las concentraciones plasmáticas de AA. Los resultados sugieren que los métodos actuales basados únicamente en mediciones de crecimiento y retención de proteínas son insuficientes para optimizar las respuestas fisiológicas clave asociadas con la salud, la supervivencia y la reproducción. El modelo lineal-logístico podría utilizarse para estimar dosis de AA que optimicen estas respuestas y, potencialmente, las tasas de supervivencia.