La lengua amazigh, hablada por millones en el norte de África, presenta desafíos computacionales únicos debido a su complejo sistema morfológico, variación dialectal y múltiples sistemas de escritura. Esta encuesta examina los avances tecnológicos de la última década en cuatro áreas clave: procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz, reconocimiento óptico de caracteres y traducción automática. Analizamos la evolución de los sistemas basados en reglas a modelos neuronales avanzados, demostrando cómo los investigadores han abordado las limitaciones de recursos a través de enfoques innovadores que combinan el conocimiento lingüístico con el aprendizaje automático. Nuestro análisis revela un progreso desigual entre los dominios, con el reconocimiento óptico de caracteres alcanzando altos niveles de madurez, mientras que la traducción automática sigue limitada por la escasez de datos paralelos. Más allá de las métricas técnicas, exploramos aplicaciones en educación, preservación cultural y accesibilidad digital, mostrando cómo estas tecnologías permiten a los hablantes de amazigh participar en la era digital. Este trabajo ilustra que el avance de la tecnología lingüística para lenguas marginadas requiere enfoques fundamentalmente diferentes que respeten la diversidad lingüística mientras se asegura la equidad digital.