As pesquisas desta linha contribuem para a análise, modelagem e validação de sistemas dinâmicos, lineares e não lineares, assim como para o desenvolvimento de novos métodos de projeto de controladores para atender requisitos de estabilidade e desempenho. São desenvolvidos modelos polinomiais para aplicações em sistemas biomédicos, redes neurais, sistemas fuzzy e modelos baseados em indivíduos (MBI). No âmbito de projeto de controladores, importam os novos paradigmas da Indústria 4.0 com controle por dados amostrados (sampled-data control), controle via rede e controle orientado por dados (data-driven control). São desenvolvidas metodologias de análise e projeto de controladores que resultem em robustez da malha fechada para sistemas lineares ou não lineares, incertos, e multivariáveis, variáveis ou não no tempo. São considerados critérios de desempenho tais como estabilidade exponencial, estabilidade entrada-estado, alocação regional de autovalores, custos garantidos H-2 ou H-infinito. São utilizadas diferentes estratégias de síntese, incluindo desigualdades matriciais lineares (LMIs), otimização multiobjetivo, abordagens de otimização global e não-convexa e técnicas de inteligência computacional tais como a computação evolutiva. As técnicas desenvolvidas são motivadas por problemas encontrados em situações práticas, que são tratadas com formalismo matemático para assegurar a qualidade das soluções propostas. Sempre que possível são realizadas a experimentação e validação dos métodos desenvolvidos, reduzindo a distância entre teoria e prática.