La separación de unidades de memoria y procesador en la arquitectura von Neumann ha sido una severa restricción conceptual para el crecimiento de los sistemas informáticos tradicionales. Al mismo tiempo, la aparición de la computación centrada en los datos y los límites físicos de reducción de escala de las tecnologías convencionales requieren el desarrollo de enfoques computacionales alternativos para la nanoelectrónica futura. La mayoría de las soluciones propuestas implican un diseño de sistema computacional que se basa vagamente en la estructura del cerebro humano, incluida la computación en memoria basada en la idea de colocar unidades de memoria y procesamiento. De esta manera, la redundancia asociada con el tráfico de datos podría eliminarse por completo si las tareas computacionales y el almacenamiento de datos se realizan en su lugar en la propia memoria. Desde la perspectiva de la ciencia de los materiales, explorar el potencial de los nanomateriales emergentes podría permitir la muy necesaria desviación de los enfoques convencionales y es particularmente prometedor en el contexto de la computación neuromórfica. Se han explorado activamente materiales nanoelectrónicos neuromórficos que van desde nanomateriales de dimensión cero, unidimensionales y bidimensionales (2D) hasta heteroestructuras de van der Waals y heterojunciones de dimensión mixta para la futura nanoelectrónica. Una de las clases de materiales más estudiadas, los materiales 2D y sus heteroestructuras de van der Waals ofrecen la posibilidad de integración con la tecnología complementaria de semiconductores de óxido metálico (CMOS) de Si existente, plataformas de computación en memoria y computación matricial para redes neuronales artificiales y aplicaciones de redes neuronales de punta. En general, los enfoques no von Neumann requerirán una gama de nuevos materiales, dispositivos, arquitecturas de hardware, software y herramientas de simulación para satisfacer las necesidades específicas de las aplicaciones de la tecnología digital moderna, al tiempo que proporcionan una latencia reducida y una eficiencia energética y de área mejorada con respecto a los sistemas informáticos convencionales.