A ativação de moléculas inertes como CO2N2e O.2 é central para abordar os desafios globais de energia e ambiental through eletrocatálise. No entanto, sua estabilidade intrínseca e os fenômenos interfaciais sólidos -líquidos complexos apresentam obstáculos formidáveis para o design do catalisador. Os recentes avanços nas abordagens computacionais estão começando a preencher a lacuna de longa information entre modelos teóricos idealizados e realidades experimentais. Nesta revisão, destacamos o progresso feito nos métodos de escala de relações e triagem baseados em descritores, que sustentam o princípio de Sabatier e as estruturas de plotagem do vulcão, permitindo uma rápida identificação de materiais catalíticos promissores. Discutimos ainda a evolução dos modelos termodinâmicos e cinéticos – incluindo o modelo de eletrodo de hidrogênio computacional, o modelo de potencial de eletrodo constante e ab initio Termodinâmica – que permitem previsões precisas de energia da reação e estabilidade do catalisador em condições operacionais realistas. Além disso, o advento de simulações em potencial constantes e modelos de solvatação explícitos, reforçados por ab initio A dinâmica molecular e a dinâmica molecular acelerada por aprendizado de máquina, avançou significativamente nossa compreensão da interface eletroquímica dinâmica. Os fluxos de trabalho computacionais de alto rendimento e as técnicas de aprendizado de máquina orientadas a dados têm uma descoberta de catalisador simplificada, explorando com eficiência grandes espaços de materiais e vias complexas de reação. Juntos, esses avanços computacionais não apenas fornecem insights mecanicistas sobre a ativação de moléculas inertes, mas também oferecem uma plataforma robusta para orientar os esforços experimentais. A revisão termina com uma discussão sobre os desafios remanescentes e oportunidades futuras para integrar ainda mais metodologias computacionais e experimentais para o design racional de eletrocatalisadores de próxima geração.