El capital total en los mercados de criptomonedas es de alrededor de dos billones de dólares en 2022, lo que casi equivale a la capitalización de mercado de Apple en el mismo período. Cada vez más, las criptomonedas se han establecido en los mercados financieros con una enorme cantidad de transacciones y operaciones que ocurren todos los días. Similar a otros sistemas financieros, la predicción de precios es uno de los principales desafíos en el trading de criptomonedas. Por lo tanto, la aplicación de la inteligencia artificial, como una de las herramientas de predicción, ha surgido como un tema de investigación recientemente popular en el ámbito de las criptomonedas. Dado que los modelos de aprendizaje automático, a diferencia de los modelos financieros tradicionales, demuestran un rendimiento satisfactorio en finanzas cuantitativas, parecen ideales para hacer frente al problema de la predicción de precios en el complejo y volátil mercado de criptomonedas. Ha habido varios estudios que se han centrado en aplicar el aprendizaje automático para la predicción de precios y movimientos, así como para la gestión de carteras en los mercados de criptomonedas, aunque estos métodos y modelos se encuentran en sus primeras etapas. Este documento de investigación tiene como objetivo revisar las tendencias actuales de investigación en las aplicaciones de modelos de aprendizaje supervisado y de refuerzo en la predicción de precios de criptomonedas. Este estudio también destaca posibles brechas de investigación y áreas para mejorar. Además, enfatiza los posibles desafíos y direcciones de investigación que serán de interés en las comunidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático centradas en las criptomonedas.