La pandemia de COVID-19 ha tenido un impacto profundo en la salud global, inspirando el uso generalizado del aprendizaje automático en la lucha contra la enfermedad, particularmente en modelos de predicción. Este estudio tuvo como objetivo evaluar las publicaciones académicas que utilizan modelos de predicción de aprendizaje automático para combatir COVID-19. Analizamos 2422 artículos originales publicados entre 2020 y 2023 con herramientas bibliométricas como Histcite Pro 2.1, Bibliometrix, CiteSpace y VOSviewer. Estados Unidos, China e India surgieron como los países más prolíficos, con la Universidad de Stanford produciendo la mayor cantidad de publicaciones y la Universidad Huazhong de Ciencia y Tecnología recibiendo la mayor cantidad de citas. La Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China y los Institutos Nacionales de Salud han hecho contribuciones significativas a este campo. Scientific Reports es la revista más frecuente para publicar estos artículos. La investigación actual se centra en el aprendizaje profundo, el aprendizaje federado, la clasificación de imágenes, la contaminación del aire, la salud mental, el análisis de sentimientos y la reutilización de medicamentos. En conclusión, este estudio proporciona información detallada sobre los autores clave, países, instituciones, agencias de financiamiento y revistas en el campo, así como las palabras clave más utilizadas.