1. Análisis de datos complejos que requiere modelado estadístico sofisticado o aprendizaje automático: Las hojas de cálculo son excelentes para los cálculos y visualizaciones básicas, pero carecen de la potencia y la flexibilidad de los paquetes de software estadísticos dedicados (como R o SPSS) o bibliotecas de aprendizaje automático (como Scikit-Learn en Python). Intentar realizar análisis complejos en una hoja de cálculo puede ser engorroso, propenso a errores y difícil de reproducir.
2. Administrar una gran base de datos relacional con muchas tablas interconectadas: Las hojas de cálculo están diseñadas para estructuras de datos relativamente planas. Cuando necesita administrar una gran base de datos con numerosas tablas vinculadas a través de relaciones (por ejemplo, clientes, pedidos, productos), un sistema de administración de bases de datos (DBMS) como MySQL, PostgreSQL o SQL Server es mucho más apropiado. Las hojas de cálculo se volverían increíblemente difíciles de manejar y propensas a las inconsistencias de datos en este escenario.