A lo largo de las últimas décadas, han aparecido múltiples formatos como alternativas al estándar IEEE 754™ para la aritmética de coma flotante. El uso de formatos de precisión reducida, como bfloat16, o de nuevos sistemas aritméticos, como posit™, tiene un interés creciente no solo en el ámbito del aprendizaje automático, sino que también los algoritmos numéricos de propósito general pueden beneficiarse de esos formatos no estándar, reduciendo el tiempo de cálculo, el consumo de energía o los requisitos de memoria. Sin embargo, no siempre se dispone de hardware dedicado para los nuevos formatos aritméticos, y la simulación de diferentes precisiones numéricas es esencial para experimentar con esos formatos alternativos aún no implementados en hardware. En este trabajo, examinamos mediante emulación de software los efectos que tienen diferentes formatos aritméticos y precisiones numéricas en una amplia variedad de aplicaciones científicas. Demostramos los límites de la precisión numérica en cada aplicación, así como las ventajas de utilizar un formato aritmético u otro en cada situación. Los experimentos de este trabajo revelan que, con el mismo ancho de bits, la aritmética posit proporciona un error de hasta dos órdenes de magnitud menor que el formato de coma flotante.