La programación de algoritmos paralelos, a diferencia de los algoritmos secuenciales, no cuenta para su representación con un único modelo. Esa carencia ocasiona que su aplicación sobre una arquitectura heterogénea, a través de modelos existentes, no halle el resultado que se ambiciona. La computación paralela ha propuesto, como pocas, significativos quiebres en el ámbito de la Ciencia de la Computación, al provocar la reformulación y generación de nuevos conceptos. El desarrollo de nuevos modelos que mejoren los tiempos de ejecución para aplicaciones paralelas en arquitecturas no homogéneas, se justifica y demanda desde la importancia que concedería al momento de obtener resoluciones efectivas. El Mapping sobre arquitecturas heterogéneas consiste en determinar la asignación de tareas a procesadores, considerando las características más importantes de la aplicación (cantidad de tareas, tiempo de cómputo, etc) y las características de ese tipo de arquitectura en la cual se ejecuta la aplicación; es decir, cantidad de tipos de procesadores y costo de comunicación, entre otras variables. El aporte de esta Tesis Doctoral en cuanto a implementación de modelos y algoritmo de Mapping, evalúa y subsana, basándose en las respectivas pruebas, las limitaciones de aquellas versiones anteriores.