* Manipulación de datos no tabular complejo: Las hojas de cálculo son excelentes para los datos tabulares, pero luchan con datos complejos, jerárquicos o no estructurados. Cosas como administrar una base de datos de gráficos o manejar JSON altamente anidado serían difíciles e ineficientes.
* Modelado estadístico avanzado y aprendizaje automático: Si bien las hojas de cálculo pueden realizar un análisis estadístico básico, carecen de la potencia y las bibliotecas especializadas de los paquetes de software estadísticos dedicados (como R o Python con Scikit-Learn) para el modelado avanzado, el aprendizaje profundo o las simulaciones complejas.
* Procesamiento y transmisión de datos en tiempo real: Las hojas de cálculo están diseñadas para el procesamiento por lotes. No están construidos para manejar transmisiones de datos continuamente entrantes, como lecturas de sensores o precios de mercado de valores en vivo de manera rentable.
* Interfaces de usuario sofisticadas (UI) y aplicaciones personalizadas: Las hojas de cálculo tienen una capacidad limitada para crear UIs personalizadas más allá de las formas básicas y los controles de entrada. El desarrollo de aplicaciones completas con características avanzadas de UI requeriría un lenguaje y entorno de programación dedicados.
* Control de versiones y codificación colaborativa: Si bien las hojas de cálculo permiten la colaboración, carecen de los sólidos sistemas de control de versiones (como GIT) utilizados en el desarrollo de software para administrar diferentes versiones de código y seguimiento de cambios.
* Gestión de datos segura y escalable: Las hojas de cálculo no están diseñadas para administrar conjuntos de datos masivos o garantizar la integridad y la seguridad de los datos a nivel de bases de datos dedicadas.
Esencialmente, cualquier cosa que requiera un cálculo sustancial más allá de lo que se puede hacer con fórmulas, algoritmos especializados o estructuras de datos complejas se maneja mejor por un software dedicado.