Para desarrollar esta tabla hemos empleado un modelo matemático que, entre otras aplicaciones, permite analizar cada partido de cada jugador (seleccionando variables como terreno, tipos de golpe, posición en el ranking, aces, dobles faltas…) a lo largo de décadas y confrontarlo con cada rival (que, a su vez, es analizado igualmente de forma longitudinal).

De esta forma se consigue una puntuación altamente específica y adecuadamente balanceada que permite su comparación y, en determinados casos, la previsión de su futuro desempeño.

El modelo matemático que hemos empleado es, esencialmente, una red neuronal artificial.

Las redes neuronales artificiales son sistemas conexionistas (muchos elementos conectados entre sí) por los que transitan datos, de neurona en neurona (a través de los llamados “enlaces”). En cada “neurona” estos datos son sometidos a una serie de operaciones y, al final, producen unos valores globales de salida (en este caso, los reflejados en la tabla).

A diferencia de los modelos programados, las redes neuronales aprenden y se forman a sí mismas; básicamente, empleando un complejo sistema de ida y vuelta en la información; y así, la red acaba detectando patrones o soluciones que, tanto al ojo humano como a la programación convencional, se le escaparían.

Uno de los puntos fuertes de la red neuronal es su capacidad para integrar grandes cantidades de fuentes de datos diferentes en un todo interactivo.

En el caso de esta tabla manejaba más de 50 variables por cada partido en más de 50 partidos por cada uno de los jugadores (más de 300) en cada año de vida activa del deportista (aproximadamente, 15 años por jugador), todo ello interactuando de forma dinámica, dando como resultado la tabla que acompaña este texto.

Ranking	Jugador
1	Djokovic N.
2	Nadal R.
3	Federer R.
4	Thiem D.
5	Medvedev D.
6	Anderson K.
7	Zverev A.
8	Wawrinka S.
9	Raonic M.
10	Tsitsipas S.
11	Cilic M.
12	Goffin D.
13	Monfils G.
14	Bautista-Agut R.
15	Kyrgios N.
16	Tsonga J.
17	Dimitrov G.
18	Gasquet R.
19	Isner J.
20	Rublev A.