Los modelos estocásticos se pueden utilizar para predecir la disponibilidad de biomasa forestal residual leñosa, considerando la variabilidad y la incertidumbre asociadas con factores climáticos, operativos y económicos. Estos modelos, como ARIMA, GARCH, modelos de transición de estado y simulaciones de Monte Carlo, se utilizan ampliamente para capturar patrones estacionales, variaciones dinámicas y complejas incertidumbres. Su aplicación apoya decisiones críticas en la planificación de operaciones forestales y energéticas. La implementación de los modelos se llevó a cabo en Python, utilizando paquetes especializados como Statsmodels para ARIMA, Arch para GARCH y PyMC3 para modelos de transición de estado. Se realizaron cálculos probabilísticos con Numpy y Scipy, mientras que Matplotlib y Seaborn se utilizaron para la visualización de datos. Se analizaron datos hipotéticos que simulan escenarios del mundo real, divididos en conjuntos de entrenamiento y prueba, con validación cruzada y métricas como RMSE, MAPE y R2. ARIMA demostró alta precisión en la captura de la estacionalidad, mientras que GARCH modeló eficazmente la volatilidad. Las simulaciones de Monte Carlo proporcionaron las previsiones más fiables, capturando incertidumbres en múltiples escenarios. Los modelos sobresalieron en predecir períodos de alta disponibilidad de biomasa con proyecciones robustas. Los resultados confirman la eficacia de los modelos estocásticos en la predicción de biomasa residual, con un impacto positivo en la planificación sostenible. Sin embargo, desafíos como la dependencia de datos y los recursos computacionales aún deben abordarse, señalando direcciones para futuras investigaciones y mejoras metodológicas.