Existen múltiples formas en las que un sistema estocástico puede estar fuera del equilibrio estadístico. Podría estar sujeto a una fuerza variable en el tiempo; o estar en una fase transitoria en su camino hacia el equilibrio; incluso podría estar en equilibrio sin que lo notemos, debido a observaciones insuficientes; e incluso podría tratarse de un sistema que no admite una distribución de equilibrio en absoluto. Revisamos algunos de los enfoques que modelan el comportamiento estadístico efectivo de los sistemas dinámicos en equilibrio y no en equilibrio, y mostramos que ambos casos pueden considerarse dentro del marco unificado de la aproximación óptima de bajo rango de los llamados operadores de transferencia. Se presta especial atención a la conexión entre estos métodos, los modelos de estados de Markov y el concepto de metaestabilidad, además de la estimación de dichos modelos de orden reducido a partir de datos de simulación finitos. Todos estos temas desempeñan un papel importante en, por ejemplo, la dinámica molecular, donde los modelos de estados de Markov se utilizan a menudo con éxito, y que es la principal aplicación motivadora en este documento. Ilustramos nuestras consideraciones con ejemplos numéricos.