Las interacciones proteína-proteína (PPIs) son fundamentales en varios procesos fisiológicos dentro de entidades biológicas. La identificación precisa de PPIs tiene una importancia primordial para comprender procesos biológicos, descifrar mecanismos de enfermedades y avanzar en la investigación médica. Dada la naturaleza costosa y laboriosa de los enfoques experimentales, se han ideado una multitud de métodos computacionales para permitir una predicción rápida y a gran escala de PPIs. Esta revisión ofrece un examen exhaustivo de los avances recientes en metodologías computacionales para la predicción de PPIs, con un enfoque particular en la utilización de técnicas de aprendizaje profundo dentro de este campo. Junto con una clasificación sistemática y discusión de bases de datos relevantes, estrategias de extracción de características y enfoques computacionales prominentes, concluimos con un análisis exhaustivo de los desafíos actuales y perspectivas para el futuro de este campo.