The binomial model presents a set of properties that make it a suitable approach in order to value the real options, throughout an easy and practical application. This is possible by the adaptation of the valuation principle for non-arbitrage, own of the options pricing theory. However, their adoption may be limited for those options that have multiple sources of uncertainty, given that their interaction should be incorporated into the valuation process. In response, financial theory has proposed valuation approaches that allow different sources of uncertainty to be represented by a consolidated estimate of volatility, such as the Marketed Asset Disclaimer (mad) approach developed by Copeland and Antikarov (2001). As an alternative, a treatment that incorporates the dynamics of each uncertainty can be given. In this context, there are different proposals that extend the Binomial model to k-dimensional or multi-dimensional context. To achieve the application, it is necessary an approximation of the k-dimensional stochastic process, as well as its correlations. This paper presents a concise review of the different methods proposed in this context, as well as their benefits, limitations and, some alternative approaches.El modelo binomial presenta un conjunto de propiedades que lo convierten en el enfoque adecuado para resolver el problema de valoración en el campo de las opciones reales, mediante una aplicación fácil y práctica. Cabe resaltar que esto solo es posible en el contexto donde se presenta una única fuente subyacente de incertidumbre. Sin embargo, su adopción puede ser limitada para aquellas inversiones que cuentan con múltiples incertidumbres, dado que su interacción debería incorporarse al proceso de valoración. Como respuesta, la teoría ha propuesto enfoques de valoración que permiten representar las diferentes fuentes de incertidumbre mediante una estimación consolidada de la volatilidad, tal es el caso del enfoque Marketed Asset Disclaimer (MAD) desarrollado por Copeland y Antikarov (2001). Como alternativa, se puede dar un tratamiento individual a cada incertidumbre. En este contexto, se encuentran diferentes propuestas que extienden el modelo binomial a un contexto k-dimensional, donde se incorpora la dinámica propia de cada incertidumbre, así como sus correlaciones. Para lograr esta aplicación, se requiere una aproximación al proceso estocástico k-dimensional. Este trabajo presenta una revisión sucinta de los diferentes métodos propuestos en este contexto, así como sus bondades, limitaciones y algunos enfoques alternativos.