Las plantas sirven como base para los ecosistemas y proporcionan una amplia gama de beneficios ecológicos, ambientales y económicos esenciales. Sin embargo, las plantas forestales y otros sistemas forestales están constantemente amenazados por la degradación y la extinción, principalmente debido al uso indebido y el agotamiento. Por lo tanto, la gestión forestal sostenible (GFS) es fundamental, especialmente a raíz del cambio climático global y otros desafíos. La GFS asegura la provisión continua de plantas y bosques tanto para las generaciones presentes como futuras. En la práctica, la GFS enfrenta desafíos para equilibrar el uso y la conservación de los bosques. Esta revisión discute el potencial transformador de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y las tecnologías de aprendizaje profundo (AP) en la gestión forestal sostenible. Resume la investigación actual y las mejoras tecnológicas implementadas en la gestión forestal sostenible utilizando IA, discutiendo sus aplicaciones, como la analítica predictiva y las técnicas de modelado que permiten pronosticar con precisión la dinámica forestal en la captura de carbono, la distribución de especies y las condiciones del ecosistema. Además, explora cómo los sistemas de apoyo a la decisión impulsados por IA facilitan estrategias de gestión adaptativa de los bosques al integrar datos en tiempo real en forma de imágenes o videos. El manuscrito de revisión también destaca las limitaciones que enfrentan la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en la lucha contra los desafíos en la gestión forestal sostenible, proporcionando soluciones aceptables a estos problemas. Concluye proporcionando perspectivas futuras y el inmenso potencial de la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en la modernización de la GFS. No obstante, una gran cantidad de investigaciones ya ha arrojado mucha luz sobre este tema, esta revisión cierra la brecha de conocimiento.