La tecnología de aprendizaje automático (ML) ha mostrado sus ventajas únicas en muchos campos y tiene un excelente rendimiento en muchas aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, los sistemas de recomendación y el procesamiento del lenguaje natural. Recientemente, la aplicabilidad del ML en las redes de sensores inalámbricos (WSNs) ha atraído mucha atención. Dado que los recursos son limitados en las WSNs, identificar cómo mejorar la utilización de recursos y lograr un equilibrio de carga eficiente en términos de energía se está convirtiendo en un problema crítico en las WSNs. Los algoritmos tradicionales de enrutamiento verde tienen como objetivo lograr esto reduciendo el consumo de energía y prolongando la vida útil de la red a través de esquemas de enrutamiento optimizados en las WSNs. Sin embargo, suelen haber problemas como poca flexibilidad, un único factor de consideración y una dependencia en modelos matemáticos precisos. Las técnicas de ML pueden adaptarse rápidamente a los cambios ambientales e integrar múltiples factores para las decisiones de enrutamiento, lo cual proporciona nuevas ideas para algoritmos de enrutamiento energéticamente eficientes e inteligentes en las WSNs. En este documento, investigamos y proponemos una formulación teórica hipotética del modelo de ML como un método efectivo para crear un modelo de enrutamiento verde eficiente en términos de energía que pueda superar las limitaciones de los métodos tradicionales de enrutamiento verde. Además, el estudio también proporciona una visión general del progreso pasado, presente y futuro en los esquemas de enrutamiento verde en las WSNs. El contenido de este documento atraerá a una amplia gama de audiencias interesadas en las WSNs basadas en ML.