La microbiología predictiva combina el conocimiento del crecimiento microbiano sobre una serie de condiciones, con la aplicación de la modulación matemática, para permitir predicciones del crecimiento. El análisis microbiológico convencional de los alimentos presenta varias limitaciones, como son el tiempo requerido para la revitalización, el enriquecimiento y para la incubación de las muestras. Tomando en consideración la necesidad de estudiar metodologías rápidas para monitorizar el crecimiento bacteriano, y la necesidad de aplicar medidas para prevenir toxiinfecciones alimentarias, el presente trabajo ha sido realizado con el objetivo general de aplicar el uso de la turbidimetría como técnica para la monitorización del crecimiento de microorganismos de interés para la seguridad alimentaria.Con los datos turbidimétricos, se calcularon los parámetros cinéticos y se compararon las curvas de la densidad óptica durante 24 horas en caldo infusión de cerebro y corazón de cinco microorganismos de las especies Escherichia coli, Listeria monocytogenes, Salmonella typhimurium y Staphylococcus aureus. Los tiempos de latencia y de generación y la velocidad de crecimiento fueron calculados en el intervalo lineal de las curvas de la densidad óptica. Se elaboraron y compararon tres modelos matemáticos para el cálculo de cada uno de los tres parámetros cinéticos de las especies estudiadas. El comportamiento cinético fue analizado según la patogenicidad y no patogenicidad de Escherichia coli. Se compararon estadísticamente los resultados obtenidos para el comportamiento cinético de los microorganismos Gram positivos respecto a los Gram negativos estudiados.Los microorganismos individualmente han tenido comportamientos diferentes en las 96 combinaciones de temperatura, pH y cloruro sódico. Pero, todos ellos presentaron reducción de la velocidad de crecimiento, y un aumento de los tiempos de latencia y de generación cuando se incrementaron la concentración de sal y la acidez del medio. La temperatura, el pH y el cloruro sódico pueden afectar de manera distinta a las respuestas de superficie de los modelos para predecir los parámetros cinéticos. Pero el pH fue el que más condicionó la cinética de los microorganismos estudiados.PALABRAS CLAVE: Parámetros cinéticos, modelos predictivos, turbidimetría. / Predictive microbiology combines both the knowledge about the response of microorganisms to several environmental conditions and the mathematical modelling to make growth predictions.The conventional food microbiological tests have several limitations, such as the time needed for the enrichment and the culture of samples. Taking into account the need of (i) studying faster methods to monitor the bacterial growth and (ii) applying measures to prevent outbreaks of foodborne diseases, the aim of this study is to apply the turbidimetric technique to monitor the growth of microorganisms with interest in food safety.With the obtained turbidimetric data, kinetic parameters were calculated and compared with the optical density curves for 24 h in BHI broth of Escherichia coli, Listeria monocytogenes, Salmonella typhimurium and Staphylococcus aureus. Lag times, generation times, and growth rates were calculated within the lineal section of the optical density curves. Three mathematical models were obtained and compared for calculating the kinetic parameters of each microorganism.The kinetic behaviour of these microorganisms was analyzed taking into account the pathogenicity and no pathogenicity of Escherichia coli. Moreover, kinetic results of 'Gram-positive microorganisms and Gram-negative microorganisms' were compared.The individual behavior of each microorganism has been different in the 96 combinations of temperature, pH and NaCl. However, all of them reduced their growth rate, and increased their lag and generation times when the percentage of NaCl and the pH values were also increased. Temperature, pH and NaCl can affect in different ways the response surface models to predict the kinetic parameters. The pH was the parameter with more influence on the kinetic behaviour of all microorganisms studied.KEY WORDS: Kinetic parameters, predictive modelling, food safety.