As decisões direcionadas à seleção dos melhores animais para resolver questões ligadas ao melhoramento genético, exigem diversas regras que são derivadas de teorias e conceitos generalizados. O objetivo geral desta pesquisa foi comparar diferentes modelos não lineares com distintos parâmetros e critérios para curva de crescimento de codornas de corte. Utilizou-se 39.339 informações relacionados aos pesos corpóreos do nascimento aos 35 dias de idade de 4.371 destas aves em estudo, coletados em cinco gerações consecutivas entre os períodos de 2012 a 2015. Foram comparados modelos não-lineares, tais como: Brody, Von Bertalanffy, Logístico, Richards, Gompertz, Weibull, Mitscherlich, Schnute, Meloun I, Meloun II, Michaelis-Menten e Michaelis-Menten Modificado, aquele que melhor descreve a curva média de crescimento e avaliar a influência de efeitos de ambiente sobre os parâmetros estimados. Os parâmetros (A, peso à idade adulta; B, constante de integração aos pesos iniciais do animal; k, taxa de maturação; e m, ponto de inflexão) foram estimados usando-se o procedimento NLIN do programa computacional Statistical Analysis System (SAS, University Edition, 2018). Com base em critérios de ajuste, como coeficiente de determinação (R2), coeficiente de determinação ajustado (Rj2), raiz do erro do quadrático médio (RMSE), critério de informação de Akaike (AIC), critério bayesiano de Schwarz (BIC) e desvio médio absoluto dos resíduos (DMA) constatou-se que o modelo Gompertz apresentou ajuste médio superior a todos os demais modelos, para descrever a curva de crescimento em codornas de corte, onde os parâmetros A e K estimados por este modelo não linear foram 304,50 g e 0,0717, respectivamente. Isto evidencia que estas informações ao ganho de peso corporal podem ser influenciadas pela alimentação, por condições climáticas, pelo estado sanitário e pelas características genéticas dos animais.