Tradicionalmente los modelos de flujos en redes se han usado en problemas relacionados con optimización centralizada. Sin embargo, para algunas de las áreas de investigación donde las redes son centrales, se ha hecho cada vez más importante incorporar que existe competencia. La razón es que muchas aplicaciones para las que se precisa usar flujos en redes---tales como el transporte, las telecomunicaciones o la gestión de la cadena de suministros---no están conformadas solamente por un agente sino que hay muchos agentes con objetivos contrapuestos. La herramienta más utilizada para predecir el comportamiento de los agentes cuando hay competencia es el equilibrio de Nash, u otros relacionados. Aunque esta presentación parte de la misma metodología que la usada tradicionalmente por economistas, un factor diferencial de la Teoría de Juegos Algorítmica es el foco en el cálculo de equilibrios y en la cuantificación del impacto de la competencia con respecto a un sistema centralizado.

 Para entender el impacto que ocasiona tener incentivos contrapuestos, se presentarán resultados que calculan cotas de la ineficiencia de un equilibrio con respecto al óptimo del sistema. Estas cotas sirven para entender cuánto es lo máximo que se podría ganar si se interviniera en el sistema para alinear los incentivos de los agentes.