Este documento discute las mejoras de precisión en la modelización de flujo supersónico mediante el uso de la ecuación de Navier-Stokes promediada por Reynolds (RANS) al evaluar una amplia gama de factores para la captura de la física. Las simulaciones numéricas revelan un comportamiento de flujo complejo resultante de ondas de choque y expansión, por lo que se considera un chorro supersónico que emana de una boquilla rectangular. Los datos experimentales basados en PIV para el chorro están disponibles en la literatura y se utilizan con fines de validación. Se evalúa cualitativa y cuantitativamente el efecto de diversas condiciones de contorno y enfoques de modelización de turbulencia. De particular interés son las condiciones de entrada considerando la intensidad de turbulencia y el efecto del conducto de suministro de aire aguas arriba, el efecto de la rugosidad de la superficie de la pared de la boquilla en el flujo interno de la boquilla y aguas abajo, la sensibilidad del wall y+ para la resolución de la capa límite y la modelización de la transición de laminar a turbulento. Además de la sensibilidad de la malla, se realiza una dependencia del dominio para evaluar el tamaño de dominio apropiado para capturar la disipación de energía cinética aguas abajo de la boquilla. Para mejorar aún más las características del flujo, también se considera la anisotropía de las tensiones de Reynolds como uno de los enfoques. Por lo tanto, también se investigan el modelo de dos ecuaciones basado en viscosidad eddy no lineal y el modelo de transporte de tensiones de Reynolds. Además, se presentan las comparaciones correspondientes con RANS lineales de referencia (Boussinesq). Se evalúa el comportamiento auto-similar del chorro resultante de todas las fidelidades de simulación y parece que el flujo turbulento en LES se vuelve auto-similar, pero no en RANS. Finalmente, se discuten diversos factores como la geometría de la boquilla y las elecciones de modelización numérica que influyen en la anisotropía en la turbulencia del chorro.