Prediction of airflow pattern and velocities, temperature, moisture and pollutants concentration is required to design healthy and comfortable indoor environments. Computational Fluid Dynamics (CFD) is the most advanced technique to model and predict the airflow in enclosed environments. However, the main errors in CFD models and their results are linked to the human factor. Beginners on CFD modeling do not account with skills, experience and engineering judgment to generate robust and reliable CFD models. This process is not intuitive and new CFD users need guidance. This paper aims to provide more complete information on CFD modeling of basic natural, forced and mixed convection cases that would allow CFD beginners to acquire skills and confidence. CFD modeling includes mesh generation, setting convergence criteria and under-relaxation factors, and evaluating different turbulence models for each convection case. Results show that users´ expertise is needed in each step of CFD modeling, even for these basic convection cases.Rev. ing. constr. [online]. 2014, vol.29, n.1, pp. 22-45. ISSN 0718-5073http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50732014000100002La predicción de patrones de flujo de aire, velocidad, temperatura, humedad y concentración de contaminantes son requeridos para el diseño de ambientes interiores saludables y confortables. La Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) es la técnica más avanzada para modelar y predecir los flujos de aire en ambientes cerrados. Sin embargo, los principales errores en los modelos CFD y en sus resultados están relacionados con el factor humano. Los principiantes en modelación CFD no cuentan con las habilidades, experiencia y juicio ingenieril para generar modelos robustos y confiables. Este proceso no es intuitivo y los nuevos usuarios necesitan orientación. Este artículo busca proveer información más completa sobre la modelación CFD de casos básicos de convección natural,  forzados y mixtos que permitirán a los nuevos usuarios adquirir las habilidades y confianza. La modelación CFD incluye la generación de malla, definición de criterios de convergencia y factores de relajación, y la evaluación de modelos de turbulencia para cada caso. Los resultados muestran que es necesaria la experiencia de los usuarios en cada paso de la modelación CFD, incluso para casos simples de convección.Rev. ing. constr. [online]. 2014, vol.29, n.1, pp. 22-45. ISSN 0718-5073http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50732014000100002