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A química computacional emerge como uma área indispensável na ciência moderna, integrando conceitos de química, física, matemática e ciência da computação para estudar e prever estruturas, propriedades e comportamentos moleculares. Este artigo de revisão aborda os principais métodos utilizados na área, classificados em Ab initio, teoria do funcional da densidade (DFT), semiempíricos e empíricos, destacando suas características, avanços históricos. Os métodos Ab initio e DFT, baseados em princípios da física quântica, fornecem cálculos precisos para sistemas moleculares complexos, embora apresentem alto custo computacional. Já os métodos semiempíricos, ao combinar dados experimentais com teorias simplificadas, oferecem alternativas econômicas para simular respostas e propriedades moleculares. Métodos empíricos, como mecânica molecular (MM) e dinâmica molecular (DM), complementam essa abordagem, permitindo o estudo de sistemas macromoleculares e dinâmicas temporais. Os avanços recentes incluem o desenvolvimento de métodos híbridos, como mecânica quântica/mecânica molecular (QM/MM), que integram diferentes abordagens para lidar com sistemas amplos e complexos. As aplicações da química computacional abrangem desde a catálise química até a biotecnologia e a ciência dos materiais, demonstrando seu impacto em áreas como nanotecnologia. Embora desafios, como os altos custos computacionais e a necessidade de maior precisão, ainda persistem, os avanços em hardware e algoritmos sinalizando um futuro promissor. Este artigo reafirma a relevância da química computacional como uma ferramenta estratégica para o progresso científico.
