Los metabolitos secundarios mayoritarios del Agave brittoniana Trel. son las saponinas y sapogeninas esteroidales, pero poco se conoce del análisis estructural de estas moléculas empleando herramientas de la química computacional. En el presente trabajo se realizaron estudios cuantitativos estructura-propiedad (QSPR) para identificar cuáles de estas moléculas presentan mayor grado liposolubilidad, y a través de estudios cuantitativos estructura-actividad (QSAR) predecir un posible efecto antiinflamatorio. El modelo QSPR se desarrolló para predecir el coeficiente de partición 1-octanol/agua y el modelo QSAR para predecir la inhibición de la enzima convertidora del factor de necrosis tumoral alfa (ADAM-17), empleándose luego para el cribado computacional de las sapogeninas esteroidales. Los programas empleados en la modelación fueron DIVATI, DRAGON, STADISTICA y MOBYDIGS. Los resultados obtenidos fueron satisfactorios; en el estudio QSPR se obtuvo un modelo de regresión lineal múltiple que correlacionó favorablemente la propiedad modelada (R2=96,52), revelando que las moléculas con mayor liposolubilidad eran las sapogeninas esteroidales. Esto permitió inferir su posible comportamiento en el entorno de los fluidos biológicos del organismo, y emplear las mismas en el estudio QSAR. El modelo QSAR mostró buena capacidad predictiva (Qext=52,22 %) y predijo de manera eficaz el potencial de inhibición en todas las sapogeninas frente al ADAM-17 siendo la yucagenina, clorogenina y rockogenina las de mejores resultados. Se puede concluir que los modelos QSPR/QSAR fueron robustos y estables, con un alto valor predictivo de la liposolubilidad y actividad antiinflamatoria de las saponinas y sapogeninas esteroidales.