En un contexto de rarefacción de recursos, cambio climático y crisis económicas, la agricultura necesita estrategias de adaptación a todos los niveles. La agroecología propone alternativas para combiner productividad, eficiencia, resiliencia y autosuficiencia. Este trabajo Propone un análisis agroecológico de la integración agricultura-ganadería (IAG) en sistemas mixtos (SMAG), planteándonos hasta qué medida la IAG mejora el comportamiento agroecológico del sistema. Se evaluaron dos hipótesis: i) la IAG puede analizarse como una red de flujo de nutrientes a nivel de la finca, si se admiten propiedades de e structura y de funcionamiento, similares a los ecosistemas; ii) el SMAG más integrado, con redes de flujo de nutrientes más complejas y diversificadas, estará en condiciones deser un SMAG agroecológicamente atractivo (productivo, eficiente, autosuficiente y resiliente). De esta manera se desarrolló un marco metodológico fundado sobre el análisis de redes ecológicas (ENA) para estimar las propiedades del agroecosistema, con un gradiente y diversidad de actividades agrícolas y prácticas de IAG. El trabajo se realizó con 17 fincas mixtas presentes en 3 territorios tropicales contrastantes (Guadalupe, Cuba, y el Amazona oriental brasileño) con la modelización de sus redes de flujo de nitrógeno (N) en el período de un año. Se demostró que la IAG puede interpretarse a través de dos criterios fundamentales: la organización de la red de flujos y la intensidad de circulación del N entre las actividades de la finca. Los resultados demostraron la presencia de situaciones de IAG contrastantes y diferentes. Las fincas poco integradas tienden a ser poco eficientes, poco resilientes y poco productivas. En cambio, las explotaciones con un alto grado de integración combinan un elevado nivel de productividad y de eficiencia, aunque con un nivel intermediario de resiliencia. Con este estudio sedemostró la utilidad de la metodología ENA para analizar el comportamiento agroecológico de los agroecosistemas así como también la importancia de apoyarse en las herramientas de modelización en el estudio dinámico de estos sistemas complejos.