El aprendizaje automático y la tecnología blockchain son campos en rápido desarrollo con implicaciones para múltiples sectores. Ambos han atraído mucho interés y muestran promesas en seguridad, IoT, redes 5G/6G, inteligencia artificial y más. Sin embargo, persisten desafíos en la literatura científica, por lo que el objetivo es investigar las tendencias de investigación en torno al uso del aprendizaje automático en blockchain. Se propone un análisis bibliométrico basado en los parámetros PRISMA-2020 en las bases de datos Scopus y Web of Science. Se realiza un análisis objetivo de los autores, revistas y países más productivos y altamente citados. Además, se lleva a cabo un análisis exhaustivo de la validez e importancia de las palabras clave, junto con una revisión de los temas más significativos por año de publicación. Se generan redes de coocurrencia para identificar los clústeres de investigación más cruciales en el campo. Finalmente, se propone una agenda de investigación para resaltar temas futuros con gran potencial. Este estudio revela un creciente interés en el aprendizaje automático y blockchain. Los temas están evolucionando hacia IoT y contratos inteligentes. Las palabras clave emergentes incluyen computación en la nube, detección de intrusiones y aprendizaje distribuido. Estados Unidos, Australia e India están liderando la investigación. La investigación propone una agenda para explorar nuevas aplicaciones y fomentar la colaboración entre investigadores y países en este campo interdisciplinario.