Los datos composicionales se refieren a observaciones multivariantes que representan partes o fracciones de un todo. Este tipo de datos es común en diversos campos científicos, por ejemplo en relación a concentraciones químicas o de contaminantes, contenidos nutricionales de alimentos, patrones de comportamiento, abundancia relativa de especies, entre otros. Su característica distintiva es que existe una interrelación inherente entre las partes de la composición y, por tanto, la información que contienen es fundamentalmente relativa, en lugar de absoluta como asumen la mayoría de métodos y modelos estadísticos ordinarios, y las relaciones se establecen en términso de proporcionalidad. Esto puede, en un primer momento, generar ciertas dificultades técnicas en el análisis y modelización de datos si se utilizan métodos estándar, como la multicolinealidad perfecta y la presencia de correlaciones espurias. Pero más allá de eso, la particular naturaleza de los datos afecta a la forma en que abordamos un problema científico, al análisis estadístico que se implementa, y a la interpretación de sus resultados. En esta charla se revisaran los fundamentos y principios básicos y se presentarán algunos desarrollos y aplicaciones recientes en ámbitos de las biociencias.