Muchas ciencias explotan algoritmos en una amplia variedad de aplicaciones. En agronomía, grandes cantidades de datos agrícolas son manejados mediante la adopción de procedimientos para optimización, agrupación o aprendizaje automático. En este campo en particular, el número de artículos científicos ha aumentado significativamente en los últimos años, impulsado por científicos que utilizan inteligencia artificial, que incluye métodos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático o bots, para procesar imágenes de campo, cultivos, plantas o hojas. Además, se pueden encontrar muchos otros ejemplos, con diferentes algoritmos aplicados a enfermedades de plantas y fenología. Este documento revisa las publicaciones que han aparecido en los últimos tres años, analizando los algoritmos utilizados y clasificando los objetivos agronómicos y los cultivos a los que se aplican los métodos. A partir de una amplia selección de 6060 artículos, posteriormente refinamos la búsqueda, reduciendo el número a 358 artículos de investigación y 30 revisiones exhaustivas. Al resumir las ventajas de aplicar algoritmos a análisis agronómicos, proponemos una guía para los practicantes agrícolas, agrónomos, investigadores y responsables políticos sobre las mejores prácticas, desafíos y visiones para contrarrestar los efectos del cambio climático, promoviendo una transición hacia una agricultura más sostenible, productiva y rentable, y fomentando la introducción de tecnologías inteligentes.