Las estructuras de celosía, con su diseño único, ofrecen propiedades como un módulo elástico programable, una relación de Poisson ajustable, alta resistencia específica y una gran área de superficie específica, lo que las convierte en la clave para lograr un aligeramiento estructural, mejorar la resistencia al impacto, suprimir vibraciones y mantener una alta eficiencia térmica en el campo aeroespacial. Sin embargo, la predicción funcional y el diseño inverso siguen siendo un desafío debido a los efectos de escala cruzada, la amplia libertad espacial y los altos costos computacionales. Los recientes avances en inteligencia artificial han impulsado el progreso en la predicción de la funcionalidad de las estructuras de celosía. Este artículo comienza con una introducción a los tipos de celosía, sus propiedades y aplicaciones. Luego se resume el proceso de desarrollo de los métodos de predicción de rendimiento de las estructuras de celosía. Se analizan las aplicaciones actuales de los métodos de predicción de rendimiento, que son impulsados por datos y están relacionados con las propiedades de los materiales, las propiedades estructurales y el rendimiento bajo condiciones de campos multifísicos acoplados, y este análisis se extiende aún más a los métodos impulsados por datos en relación con su predicción de la funcionalidad de las estructuras de celosía. Este artículo resume la aplicación de métodos impulsados por datos en la predicción de las propiedades mecánicas, de absorción de energía, acústicas y térmicas de las estructuras de celosía; elabora sobre la aplicación de estos métodos en el diseño de optimización de estructuras de celosía en el campo aeroespacial; y detalla la teoría relevante y las referencias para el campo del análisis de rendimiento de estructuras de celosía. Finalmente, se demuestra el progreso y los problemas en la predicción funcional de las estructuras de celosía bajo la investigación actual, y se vislumbra la dirección de desarrollo futuro de este campo.