Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo de simulación basado en agentes para examinar la dinámica poblacional de la pulga Ctenocephalides felis bajo diferentes condiciones ambientales. Esta es una sistematización de experiencia que describe el desarrollo de una herramienta de simulación utilizando el software NetLogo. El diseño del modelo consideró las diferentes etapas del ciclo de vida de las pulgas, incluyendo huevo, larva, pupa, ninfa, adulto, y las interacciones entre estas etapas y el medio ambiente. Los principales resultados muestran que, sin una estrategia de control, las poblaciones de pulgas se mantienen a lo largo del tiempo, alcanzando niveles máximos durante la primera oscilación de su gráfica, y que la capacidad de carga del hospedero para la población adulta se ve superada después del día 80. Además, se establece que el porcentaje de pulgas adultas y ninfas respecto al total de la población se mantiene en un rango entre 1.7% y 5.7% después de alcanzar la estabilidad en el sistema. En conclusión, este modelo proporciona una herramienta útil para entender y predecir la dinámica de la población de pulgas, y puede ser adaptado para incluir diferentes estrategias de control y condiciones ambientales.This study aimed to develop an agent-based simulation model to examine the population dynamics of the Ctenocephalides felis flea under different environmental conditions. This is a systematization of experience that describes the development of a simulation tool using the NetLogo software. The model design considered the different stages of the flea's life cycle, including egg, larva, pupa, nymph, adult, and the interactions between these stages and the environment. The main results show that, without a control strategy, flea populations persist over time, reaching maximum levels during the first oscillation of their graph, and that the host's carrying capacity for the adult population is exceeded after day 80. Furthermore, it is established that the percentage of adult fleas and nymphs in relation to the total population remains within a range between 1.7% and 5.7% after achieving stability in the system. In conclusion, this model provides a useful tool for understanding and predicting flea population dynamics, and can be adapted to include different control strategies and environmental conditions.