La toxicidad de los pesticidas para los peces en general y la trucha arcoíris en particular es un indicador ecológico importante requerido por las regulaciones, y implica el uso de un gran número de peces. El número de animales necesarios sería aún mayor para evaluar metabolitos e impurezas de pesticidas. Considerando cuestiones éticas, los costos y los recursos necesarios, a menudo se propone el uso de modelos in silico. Exploramos el uso de métodos avanzados de Monte Carlo para obtener resultados mejorados en la evaluación de la toxicidad aguda de la trucha arcoíris. Se estudiaron varias versiones de la simulación estocástica de Monte Carlo de la toxicidad de pesticidas para la trucha arcoíris, realizadas utilizando el software CORAL. El conjunto de sustancias se dividió en cuatro subconjuntos: entrenamiento activo, entrenamiento pasivo, calibración y validación. La modelización se repitió cinco veces para permitir una mejor evaluación estadística. Para mejorar el potencial predictivo de los modelos, se aplicaron el índice de idealidad de correlación (IIC), el índice de intensidad de correlación (CII) y el coeficiente de conformismo de la predicción de correlación (CCCP). Los resultados más adecuados se observaron en el caso de la optimización basada en el CCCP para descriptores basados en SMILES, logrando un R de 0.88 en el conjunto de validación, en todas las cinco divisiones aleatorias, demostrando un rendimiento de modelado consistente y robusto. Se discute la relación de los sistemas de información relacionados con la simulación QSAR y nuevas ideas, asignando un papel clave a conceptos fundamentales como la masa y la energía. El estudio de los criterios mencionados de potencial predictivo durante los experimentos computacionales realizados mostró que, aunque todos están destinados a mejorar el potencial predictivo, sus valores no se correlacionan, excepto por el CII y el CCCP. Esto significa que, en general, el impacto informativo de los criterios considerados tiene una naturaleza diferente, al menos en el caso de la simulación de toxicidad para la trucha arcoíris. El dominio de aplicabilidad del modelo es específico para pesticidas; el software identifica posibles valores atípicos al observar fragmentos moleculares raros.