La teoría de forrajeo óptimo predice que los organismos eligen las opciones con mayor magnitud de reforzamiento o probabilidad (optimización). Sin embargo, la literatura sobre Gambling sugiere que no siempre se optimiza. El Gambling se produce cuando se arriesga un bien preciado, como dinero, en función de un resultado probabilístico sobre el que el jugador tiene poco control. La máquina tragamonedas es el juego en el que más tiempo suelen pasar los ludópatas. Estudios sugieren que el efecto “near-miss”, la baja demanda cognitiva, y las altas tasas de juego, pueden promoverlo. El efecto “near-miss” puede entenderse como el incremento en la motivación para seguir jugando derivado de aquellos ensayos con resultados muy similares a los ensayos ganadores. Es importante desarrollar modelos animales para examinar la influencia de este tipo de características ambientales (estructurales) de las máquinas tragamonedas. Usando un paradigma de máquinas tragamonedas para roedores, un estudio anterior encontró que la experiencia de "near-miss" aumenta la expresión conductual de la expectativa de recompensa. Sin embargo, este estudio podría enriquecerse metodológicamente agregando una fase que demuestre que los sujetos discriminan entre los estímulos predictivos. El presente estudio implementó un entrenamiento progresivo en discriminación de estímulos relacionados a la tarea de máquina tragamonedas en roedores. Los sujetos discriminaron correctamente en las fases del entrenamiento, pero el entrenamiento no mejoró la ejecución en la tarea. Estos resultados sugieren que el estímulo utilizado como castigo en aquellos ensayos de pérdida, no es suficientemente aversivo para modificar la conducta de los organismos frente a la incertidumbre en un ensayo “near-miss”. En un segundo experimento, se modificó el castigo, presentando una perdida tangible de un pellet, lo que resultó en un decremento en la “conducta de apuesta” en los ensayos de “near-miss”, sugiriendo que el modelo podría mejorarse para estudiar el fenómeno con mayor exactitud.