La variabilidad individual en el crecimiento ha sido una característica común en diferentes especies del género Panopea, si este aspecto no es considerado en el análisis de crecimiento puede conducir a sobreestimaciones o subestimaciones de los parámetros y trayectorias teóricas. Sin embargo, los métodos usados tradicionalmente para modelar el crecimiento individual no han sido efectivos en identificar la variabilidad dentro de la composición de longitud de concha a la edad. Bajo este contexto, en estudios de edad y crecimiento es importante analizar dos hipótesis: si la variabilidad en la longitud de concha a la edad disminuye con el tiempo o la edad el fenómeno es conocido como crecimiento compensatorio; por el contrario, si la variabilidad incrementa con la edad, se denomina crecimiento depensatorio. En el presente estudio, un nuevo enfoque para analizar la variabilidad fenotípica individual en el crecimiento de Panopea globosa fue desarrollado, suponiendo que un efecto depensatorio influye sobre la población de Bahía Magdalena. El análisis incorporó datos de distribución de frecuencias de longitud de estadios tempranos y datos de longitud de concha a la edad de individuos adultos, mediante una función negativa de verosimilitud conjunta. Ambos tipos de datos fueron ajustados a seis modelos de crecimiento candidatos: von Bertalanffy, Gompertz, Johnson, Logístico, generalizado de von Bertalanffy y Richards, los cuales incluyeron una estimación de varianza para cada edad observada en la población. El mejor modelo de crecimiento candidato fue seleccionado usando una corrección del criterio de información Akaike (AICc) para muestras pequeñas. La modelación de crecimiento incorporando dos tipos de datos mostró mejores estimaciones del parámetro t0 y mayor exactitud en el ajuste de las trayectorias de crecimiento al origen (edad 0) en comparación con los métodos convencionales. Los modelos de crecimiento candidatos incluyendo varianza a la edad evidenciaron un patrón de crecimiento depensatorio, sus trayectorias fueron similares, con excepción del modelo de von Bertalanffy que exhibió una mayor variabilidad, demostrando no ser el más adecuado para representar a la población de Bahía Magdalena. El AICc indicó que el modelo de crecimiento de Johnson fue el más adecuado para describir ambos tipos de datos.Individual growth variability has been a common feature within different Panopea species; if this aspect is not incorporate in the growth analysis it can lead to overestimates and underestimates of the parameters and theoretical trajectories. However, the methods used traditionally to modeling the individual growth have not been effective for identified the variability within of the shell length at age composition. Thus, for age and growth studies, is important analyze two hypotheses: if the length-at-age variability decreases with time or age the phenomena is known as growth compensation, in contrast if length-at-age variability increases with age it is called growth depensation. In this study, a new approach to analyze the individual phenotypic variability in growth of Panopea globosa was development, assuming that a depensation effect influeces in the population of Bahia Magdalena. The analysis incorporated shell length frequency distribution of early stages and shell length-at-age for adult individuals data, through a joint negative log likelihood function. Both data sets were fitted to six candidate growth models: von Bertalanffy, Gompertz, Johnson, Logistic, Generalize von Bertalanffy and Richards, they incorporated an estimation of variance for each age observed in the population. The best candidate growth model was selected using a corrected Akaike information criterion (AICc) for small samples. Growth modeling incorporating two data sets showed better estimates of t0 parameter and higher accuracy for fit the growth trajectories to origin (age zero) in contrast to conventional methods. Candidate growth models including variance-at-age, showed a growth depensation pattern, their trajectories were similar except von Bertalanffy growth model that exhibited greater variability, showing not be the most suitable to represent the population from Bahia Magdalena. The AICc indicated that the Johnson growth model was the most suitable to describe both data set.