Este estudio presenta un enfoque autoconsistente de una temperatura para modelar ondas de choque en metano de un solo componente. El modelo matemático riguroso tiene en cuenta la estructura compleja de las moléculas de CH con múltiples modos vibratorios e incorpora coeficientes de transporte exactos basados en la teoría cinética, incluida la viscosidad volumétrica. Se investigan en detalle los efectos de la viscosidad volumétrica en las variables gasdinámicas y los términos de transporte bajo diferentes grados de rarefacción del gas. Se demuestra que descuidar la viscosidad volumétrica altera significativamente el ancho del frente de choque y los valores máximos de la tensión normal y el flujo de calor, siendo el efecto más evidente en gases más densos. El estudio también evalúa las limitaciones en el uso de una relación de calor específico constante, revelando que este enfoque no logra predecir con precisión los parámetros posteriores al choque en gases poliatómicos, incluso a números de Mach moderados. Para mejorar la eficiencia computacional, se evalúa un enfoque simplificado basado en un espectro vibracional reducido. Los resultados indican que considerar solo el estado fundamental conduce a errores sustanciales en las variables fluidodinámicas a través del frente de choque. Otro enfoque explorado implica la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para calcular la energía vibracional y el calor específico. Entre los métodos probados, la Red Neuronal Feedforward (FNN) resulta ser la más efectiva, ofreciendo una aceleración significativa en los cálculos y proporcionando uno de los errores más bajos. Cuando se integra en el solucionador fluidodinámico, el enfoque FNN produce casi un aumento de tres veces en la velocidad en las simulaciones numéricas de la estructura de la onda de choque.