El contenido de e-learning y los participantes en el proceso de aprendizaje suelen estar anotados con metadatos. Se necesitan modelos de metadatos complicados para organizar el aprendizaje personalizado, por lo que se utiliza una representación de metadatos ontológicos. Dado que las ontologías representan conocimiento estático, los cambios en los sistemas de e-learning y los metadatos de descripción relacionados requieren cambios frecuentes en las ontologías correspondientes. Solo unos pocos profesionales en el ámbito educativo tienen cierta experiencia en el desarrollo de ontologías. Por lo tanto, la automatización máxima posible es de gran importancia para el desarrollo y mantenimiento de modelos de conocimiento, necesarios para entornos de e-learning inteligentes. El aprendizaje de ontologías es un enfoque para el desarrollo y evolución automáticos de ontologías, afectado significativamente por los recientes avances en Inteligencia Artificial y Modelos de Lenguaje. El objetivo principal de este estudio es explorar y analizar enfoques y técnicas de aprendizaje de ontologías y las especificidades de su uso en un entorno de e-learning inteligente. Examina y resume investigaciones científicas recientes para revelar el grado de desarrollo y la medida en que se aplica el aprendizaje de ontologías para apoyar la tutoría personalizada. El documento describe tendencias y desafíos del aprendizaje de ontologías a partir de contenido textual de e-learning y discute de manera integral el aprendizaje de ontologías y sus aplicaciones en e-learning inteligente. También describe un caso de uso relacionado con la implementación y el uso práctico del aprendizaje de ontologías.