• Aprendizaje Automático y Profundo (Machine Learning y Deep Learning).
• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).
• Optimización y Análisis de Redes Complejas.
• Métodos Cuantitativos y Modelado Estadístico Avanzado.
• Aprendizaje Multimodal para Aplicaciones Biomédicas.

Los trabajos de investigación del Dr. Rodríguez Tello se centran en la solución eficiente de problemas de optimización combinatoria mediante el diseño e implementación de algoritmos avanzados. Dichos algoritmos emplean conceptos avanzados como la evolución, el aprendizaje automático y la autoadaptación para lograr alcanzar soluciones robustas y de buena calidad. En particular ha logrado desarrollar algoritmos (exactos y aproximados) para resolver eficazmente problemas de NP-difíciles provenientes de las siguientes áreas de aplicación:

• Teoría de grafos: minimización del ancho de banda, minimización del ancho de banda cíclico, arreglo lineal mínimo, etc.
• Bioinformática: predicción de la estructura 3D de proteínas, inferencia de modelos de redes reguladoras de genes, reconstrucción filogenética mediante máxima parsimonia, etc.

• Convergence of cloud computing a Big data in Data science.
• Software architecture and data engeniering.
• Distributed continnum systems.
• Paralel and distributed programming models.
• Data management: Earth observation, healthcare, digital supply chains and Blockchain.