Un sistema de laboratorio autónomo (SDL) que automatiza el diseño experimental, la recolección de datos y el análisis utilizando tecnologías de robótica e inteligencia artificial (IA). Su importancia ha crecido sustancialmente en los últimos años. Este estudio analiza las tendencias generales de investigación en SDL, examina los cambios en temas específicos, visualiza la estructura relacional entre autores para identificar a los principales contribuyentes y extrae los temas principales de textos extensos para resaltar el contenido de investigación esencial. Para lograr estos objetivos, se realizaron análisis de tendencias, análisis de redes y modelado de temas en 352 artículos de investigación recopilados de la Web of Science entre 2004 y 2023. Para asegurar la validez de los resultados del modelado de temas, también se realizó una matriz de correlación de temas. Los resultados revelaron tres hallazgos clave. Primero, la investigación en SDL ha aumentado desde 2019, impulsada por los avances en tecnologías de IA, reflejando una mayor actividad en este campo. Segundo, la investigación científica moderna avanza con un enfoque en enfoques basados en datos, aplicaciones de inteligencia artificial y optimización experimental a través de la utilización de SDLs. Tercero, la investigación en SDL exhibe una convergencia interdisciplinaria, abarcando la optimización de materiales, procesos biológicos y algoritmos predictivos de IA. Este estudio subraya la creciente importancia de los SDLs como herramienta de investigación en diversas disciplinas académicas y proporciona perspectivas prácticas sobre direcciones y enfoques estratégicos para la investigación científica sostenible en el futuro.