Nghiên cứu của PGS. TS. Nguyễn Tiến Hòa tập trung vào mô hình hóa và tối ưu hóa các hệ thống thông tin vô tuyến, với trọng tâm là tích hợp xử lý tín hiệu, phân bổ tài nguyên và điều khiển hệ thống. Về mặt lý thuyết, ông nghiên cứu cách các kỹ thuật tối ưu hóa và học máy có thể nâng cao hiệu năng và khả năng thích ứng của các mạng đa người dùng phức tạp và hệ thống MIMO quy mô lớn.Về mặt công nghệ, nghiên cứu của ông mở rộng sang các nền tảng vô tuyến định nghĩa bằng phần mềm (SDR) có khả năng lập trình, nhằm kết nối thiết kế thuật toán với kiểm chứng thực nghiệm. Ông phát triển và đánh giá các hệ thống testbed hỗ trợ tích hợp cảm nhận và truyền thông (ISAC), trong đó tín hiệu radar và RF được khai thác đồng thời cho mục tiêu truyền dữ liệu và nhận thức môi trường. Các testbed này đóng vai trò nền tảng để kiểm thử thuật toán, đo lường hiệu năng thực tế và định hướng triển khai trong các mạng tương lai.Trong bối cảnh kiến trúc mạng 5G và 6G đang phát triển, PGS. TS. Hòa tập trung giải quyết các thách thức cốt lõi như tối ưu tài nguyên, thiết kế độ trễ thấp và nâng cao hiệu năng truyền thông nhằm đạt được kết nối tin cậy và cảm nhận thời gian thực. Bên cạnh đó, nghiên cứu của ông còn làm rõ cách hạ tầng truyền thông hỗ trợ triển khai trí tuệ nhân tạo phân tán và tại biên (edge AI), dựa trên nền tảng tính toán biên (edge computing), đóng vai trò là xương sống cho quá trình học máy, suy luận và phối hợp giữa các tác nhân thông minh. Tổng thể, bằng cách kết hợp lý thuyết tối ưu với thực nghiệm dựa trên SDR, PGS. TS. Hòa đóng góp vào việc hiện thực hóa các hệ thống truyền thông không dây 6G định hướng AI (AI-native), nơi truyền thông, cảm nhận và tính toán được hợp nhất để hỗ trợ các môi trường mạng tự chủ và hiệu quả.