En los últimos años, se ha logrado un rápido desarrollo en las tecnologías de comunicación del Internet de las Cosas, la infraestructura y la gestión de recursos físicos. Estos desarrollos y tendencias de investigación abordan desafíos como la comunicación heterogénea, los requisitos de calidad de servicio, las condiciones impredecibles de la red y una gran cantidad de datos. Una importante contribución al mundo de la investigación se encuentra en la forma de aplicaciones de redes definidas por software, las cuales tienen como objetivo desplegar una gestión basada en reglas para controlar y agregar inteligencia a la red utilizando políticas de alto nivel para tener un control integral de la red sin conocer los problemas relacionados con configuraciones de bajo nivel. Las técnicas de aprendizaje automático acopladas con las redes definidas por software pueden hacer que las decisiones de red sean más inteligentes y robustas. La aplicación del Internet de las Cosas ha adoptado recientemente la virtualización de recursos y el control de red con políticas de redes definidas por software para hacer que el tráfico sea más controlado y mantenible. Sin embargo, los requisitos de las redes definidas por software y el Internet de las Cosas deben estar alineados para que las adaptaciones sean posibles. Este documento tiene como objetivo discutir las posibles formas de hacer que la aplicación del Internet de las Cosas habilitada por redes definidas por software y analiza los desafíos resueltos utilizando el Internet de las Cosas aprovechando la red definida por software. Proporcionamos un estudio temático de la aplicación e impacto de las redes definidas por software en las redes del Internet de las Cosas. También estudiamos el impacto de las técnicas de aprendizaje automático aplicadas a las redes definidas por software y su perspectiva de aplicación. El estudio se realiza desde las diferentes perspectivas de las redes del Internet de las Cosas basadas en software, incluidas las redes de área amplia, las redes de borde y las redes de acceso. Las técnicas de aprendizaje automático se presentan desde la perspectiva de la gestión de recursos de red, la seguridad, la clasificación del tráfico, la calidad de experiencia y la predicción de la calidad de servicio. Finalmente, discutimos los desafíos y problemas en la adopción del aprendizaje automático y las redes definidas por software para las aplicaciones del Internet de las Cosas.