Julia recupera fuerza en los rankings de TIOBE y presiona al top 20
El lenguaje de computación numérica vuelve a subir posiciones mientras MATLAB pierde terreno. Python mantiene la cabeza, aunque con menor cuota de mercado.
TIOBE ha publicado su índice de septiembre de 2026 y la noticia principal no está en la cima, sino en los márgenes del top 20. Julia vuelve a acercarse al escalón que le falta para entrar en la lista de lenguajes más populares, aprovechando la salida continua de MATLAB del ranking oficial. Python sigue liderando la tabla con el 17,76 % de la cuota, pero esa cifra es el 8,22 % menos que en el mismo mes del año anterior. C ocupa la segunda plaza (10,28 %) y C++ la tercera (8,67 %). El orden clásico se mantiene: Java (7,54 %), C# (4,22 %) y JavaScript (2,76 %) completan el núcleo estable.
La dinámica real ocurre por debajo de Rust, que se sitúa en décimo lugar con el 1,34 %. Julia ha ganado visibilidad al restarle terreno a MATLAB, un lenguaje que ha caído dos puestos adicionales este mes. TIOBE recuerda que Julia ya estuvo en el top 20 en verano de 2023, pero perdió la posición poco después. Ahora vuelve a tocar la puerta. El contexto es claro: Python y R ya habían consumido gran parte del mercado de MATLAB en cálculo científico y modelado, y Julia se ha quedado con una porción significativa de lo que sobra.
Paul Jansen, director ejecutivo de TIOBE, advierte que el crecimiento de Julia se concentra en nichos muy específicos. El lenguaje es rápido, pero no es el más rápido. Es relativamente fácil de aprender, pero hay opciones con barreras de entrada menores. Y, quizás lo más revelador, ni siquiera apareció en la lista de lenguajes favoritos de los desarrolladores en la última encuesta de Stack Overflow. Eso sugiere una comunidad activa, pero limitada en alcance general.
En la parte alta, la tabla apenas cambia. Go baja al 1,10 %, PHP al 1,04 % y Perl y Ruby han caído definitivamente del top 20. Ada y Objective-C reaparecen en el vigésimo puesto, desplazados por la salida de los lenguajes más antiguos. El entorno de desarrollo parece sedimentado: quienes usan C o C++ lo siguen haciendo por rendimiento y compatibilidad; quienes usan Python lo hacen por ecosistema. Julia compite por el tiempo y la adopción de quienes buscan alternativas a MATLAB sin migrar completamente a Python o R.
Lo que importa no es si Julia entra en el top 20 la próxima semana, sino si logra converter su ventaja de velocidad en adopción real en producción. Hasta ahora, su crecimiento ha sido profesional, no masivo. Los administradores y desarrolladores que trabajan con carga numérica o simulaciones lo tienen en la lista de herramientas a probar, pero no como reemplazo inmediato. TIOBE refleja tendencias de búsqueda, no de despliegue, y esa diferencia sigue siendo relevante para quien decide qué lenguaje integrar en una arquitectura.
