Existe una tendencia en la industria alimentaria a evitar tratamientos drásticos finales para eliminar los microorganismos en los alimentos (alterantes o patógenos, como Salmonella).
El control de los microorganismos se lograría mediante la aplicación de tratamientos sucesivos o combinados más leves (hurdle technology) que actúan como obstáculos (o barreras) que la microbiota debe superar para comenzar a crecer.

En estas condiciones de los alimentos, las bacterias deben invertir sus energías en su mantenimiento (equilibrio homeostático) en vez de en su crecimiento.

La microbiología predictiva consiste en el desarrollo de modelos matemáticos de crecimiento/no crecimiento, que recojan los efectos individuales y combinados de cada una de dichas barreras para confirmar el control microbiano alcanzado mediante combinaciones de las mismas y poder así diseñar nuevos sistemas de control eficaces. Sin embargo, los mecanismos de acción de cada tratamiento no son completamente conocidos, lo que complica estos estudios.

Un grupo de investigación español ha publicado una buena revisión de cinco de estos modelos de crecimiento/no crecimiento y los ha comparado utilizando algunos de los factores de barrera implicados (temperatura, pH y actividad de agua) con dos puntos de corte en las probabilidades calculadas.

Esto les permite asignar un grado de conservadurismo a cada uno de los cinco modelos analizados. Además, comentan las principales herramientas predictivas en microbiología de alimentos (o modelos terciarios) incluyendo un software para modelaje de crecimiento/no crecimiento (Microbial Responses Viewer).

Por último, incluyen algunas advertencias sobre este tipo de modelos matemáticos para que se tengan en cuenta en investigaciones posteriores.