Partimos de las soluciones de las soluciones del modelo e interpretamos el significado y/o implicaciones de estos datos en el problema original, comparándolos con información conocida. En caso de que haya buena coincidencia (la cual hay que saber medir), el modelo es aceptable o valido; en caso de que no la haya, es necesario revisar cada una de las etapas anteriores, podría ser suficiente ajustar parámetros, hacer una corrección o mejorar la aproximación en la solución del modelo matemático, pero también podría ser necesario reconsiderar las hipótesis planteadas o las simplificaciones realizadas en la primera etapa, y que fuera indispensable realizar un nuevo modelo.