Esta revisión proporciona un análisis exhaustivo de los últimos avances en técnicas de aprendizaje profundo aplicadas a imágenes de láminas completas (WSIs) en el contexto del pronóstico del cáncer, centrándose específicamente en publicaciones de 2019 a 2023. El campo rápidamente maduro del aprendizaje profundo, en combinación con la creciente disponibilidad de WSIs, manifiesta un potencial significativo en revolucionar la modelización predictiva del pronóstico del cáncer. Dada la rápida evolución y profunda complejidad del campo, es esencial revisar sistemáticamente las metodologías contemporáneas y evaluar críticamente sus ramificaciones. Esta revisión aclara el panorama predominante de esta intersección, catalogando los principales avances, evaluando sus fortalezas y debilidades, y proporcionando perspicaces ideas sobre direcciones prospectivas. En este documento, se pretende presentar una visión general exhaustiva del campo, que puede servir como un recurso crítico para investigadores y clínicos, mejorando en última instancia la calidad de los resultados en el cuidado del cáncer. Los hallazgos de esta revisión acentúan la necesidad de un escrutinio continuo de estudios recientes en este campo en rápida evolución para discernir patrones, comprender avances y navegar por trayectorias de investigación futuras.