La teoría de perturbación de cadenas de Markov es un subcampo en rápido desarrollo de la teoría de procesos estocásticos. Esta revisión describe las aplicaciones emergentes de esta teoría en el análisis de modelos estocásticos de reacciones químicas, con un enfoque particular en bioquímica y biología molecular. Comenzamos discutiendo el problema general de modelado aproximado en cinética química estocástica. Luego revisamos brevemente algunos resultados matemáticos esenciales relacionados con límites de perturbación para cadenas de Markov en tiempo continuo, enfatizando la relación entre robustez bajo perturbaciones y la tasa de convergencia exponencial a la distribución estacionaria. Ilustramos el uso de estos resultados para analizar modelos estocásticos de reacciones bioquímicas proporcionando ejemplos concretos. Se presta particular atención a problemas fundamentales relacionados con la precisión de aproximación en la reducción de modelos. Estos incluyen el límite termodinámico parcial, el límite de reacción irreversible, análisis de incertidumbre paramétrica y reducción de modelos para redes de reacciones lineales. Concluimos discutiendo generalizaciones y futuros desarrollos de estas metodologías, como la necesidad de modelos de Markov no homogéneos en el tiempo.