A medida que el hombre, apoyado en el recurso tecnológico, comprende mejor el mundo que le rodea; ha visto que su conocimiento profundiza cuando las explicaciones de los comportamientos de cualquier sistema se dá en términos de la interacción de sus partes o subsistemas. Los sistemas naturales: físicos, químicos, biológicos, ecoloógicos y sociales; en donde la relación entre sus componentes es sencilla pero en su conjunto generan un patrón de comportamiento global interesante o complejo, se les denomina sistemas complejos.
El interés por el estudio de lo sistemas complejos se vió fortalecido después de la segunda guerra mundial gracias a dos causas. La primera corresponde al desarrollo de la microelectrónica y por ende a la misma tecnología de computación. La segunda, de índole teórico, corresponde a una serie de modelos y fundamentos teóricos que han permitido elaborar estudios y desarrollar investigación profunda en lo denominado actualmente como sistemas complejos. En particular, los trabajos teóricos de gente como Alonzo Church, Emil L. Post y Alan M. Turing, entre otros, fueron los que establecieron los fundamentos teóricos para el estudio de un cierto tipo de sistemas complejos denominados Autómatas Celulares.
El inicio en el estudio de los autómatas celulares se debe a John von Neumann en los 50's. Influenciado por los trabajos de Turing y Post que se presentaron de manera independiente en los 30's acerca de los procesos computables y autómatas; y, el trabajo de Warren S. McCulloch y Walter Pitts sobre el funcionamiento del sistema nervioso a principio de los 40's. El gran interés que despertó estas ideas en von Neumann lo llevó a investigar sobre la complejidad requerida para que un dispositivo pudiera autorreproducirse y la organización de éste para tener un funcionamiento correcto al repararse con partes que pudieran tener un mal funcionamiento. Los resultados no se dejaron esperar, toda una corriente de investagación se ha desarrollado con una fuerte interrelación en campos como fractales y sistemas dinámicos, así como aplicaciones en: computación en paralelo, simulación de sistemas dinámicos y reconocimiento de patrones.
Los autómatas celulares, según el enfoque de los investigadores, han sido estudiados bajo una gran variedad de nombres: ``espacios celulares'' , ``estructuras celulares'' , ``estructuras homogéneas'' , ``estructuras de mosaico'' , ``autómatas de mosaico'' o ``arreglos iterativos'' [Voorhes 96].
Los diferentes puntos de vista han vigorizado el estudio de los autómatas celulares y, su historia, aunque muy reciente en comparación de otras áreas, ya ha presentado una alternancia entre fuertes momentos de interés y periodos de latencia, que otras áreas tradicionales de investigación han presentado. Nosotros podemos identificar varias etapas históricas: el origen, el juego de la vida y el de autómatas celulares lineales.