"La curvina golfina, Cynoscion othonopterus, es una especie endémica del Alto Golfo de California, que actualmente está bajo una alta presión por pesca debido a que es el único recurso de escama con permiso de explotación en la región. Por ello es necesario conocer sus parámetros y patrón de crecimiento, a fin de contribuir con el manejo sustentable del recurso. El objetivo principal del trabajo fue demostrar que mediante los Casos especiales del Modelo de Schnute se obtienen los mismos parámetros y trayectorias de crecimiento que si se aplicaran los modelos de Von Bertalanffy, Logístico y Gompertz. Los datos analizados son valores promedio de edad a la talla de la pesquería comercial de curvina golfina, los cuales provienen de tres fuentes de información. Se probaron las cuatro variantes del Modelo de Schnute y tres Casos especiales, equivalentes al Modelo de Von Bertalanffy (MCVB), Logístico y Gompertz. Los parámetros se obtuvieron por medio del algoritmo de máxima verosimilitud y la teoría de información de Akaike para jerarquizar los modelos examinados. Se concluye que el Modelo de Schnute, puede ser utilizado para describir a la perfección los parámetros de crecimiento y trayectorias de crecimiento como se obtienen con los modelos de Gompertz, MCVB y Logístico.""The gulf corvine, Cynoscion othonopterus, is an endemic species of the upper Gulf of California, which is under a high pressure by fishing because is the only finfish resource with permission of exploitation in the region. Therefore, it is necessary to know its growth parameters and growth pattern so as to contribute to the sustainable management of the resource. The objective of the study was to demonstrate that through the special cases of the Schnute model the same growth parameters can be achieved as if Von Bertalanffy, logistic and Gompertz models were used. The data analyzed are average values of age-at-size of the commercial fishery of gulf corvina, which come from three sources of information. The four cases of Schnute model and three special cases, similar to those of Von Bertalanffy, logistic and Gompertz were tested. The maximum log-likelihood algorithm was used to parametrize the models. The models were hierarchized using the Akaike information criterion. It was concluded that Schnute model can be used to perfectly describe the growth parameters and curve trajectories in the same way as described by the Von Bertalanffy, Logistic and Gompertz growth models."