El algodón es un cultivo económico vital en la agricultura global y la industria textil, contribuyendo significativamente a la seguridad alimentaria, la competitividad industrial y el desarrollo sostenible. Las tecnologías tradicionales como la imagen espectral y el aprendizaje automático han mejorado el cultivo y procesamiento del algodón, sin embargo, su rendimiento a menudo se queda corto en entornos agrícolas complejos. El aprendizaje profundo (DL), con sus capacidades superiores en análisis de datos, reconocimiento de patrones y toma de decisiones autónoma, ofrece un potencial transformador a lo largo de la cadena de valor del algodón. Esta revisión destaca las aplicaciones de DL en la evaluación de la calidad de semillas, detección de plagas y enfermedades, riego inteligente, cosecha autónoma y clasificación de fibras, entre otros. DL mejora la precisión, eficiencia y adaptabilidad, promoviendo la modernización de la producción de algodón y la agricultura de precisión. Sin embargo, persisten desafíos, incluyendo la limitada generalización de modelos, altas demandas computacionales, problemas de adaptabilidad ambiental y costosa anotación de datos. La investigación futura debería priorizar modelos ligeros y robustos, conjuntos de datos estandarizados de múltiples fuentes y optimización del rendimiento en tiempo real. La integración de datos multimodales, como información de teledetección, clima y suelo, puede impulsar aún más la toma de decisiones. Abordar estos desafíos permitirá que DL desempeñe un papel central en impulsar una transformación inteligente, automatizada y sostenible en la industria del algodón.