Los elementos transponibles (ETs, o elementos genéticos móviles, EGM) son elementos genéticos ubicuos que constituyen una proporción sustancial del genoma de muchas especies. El creciente interés reciente en comprender la evolución y función de los ETs ha revelado que estos desempeñan un papel dual en la evolución del genoma, el desarrollo, las enfermedades y la resistencia a fármacos. Las células regulan la expresión de los ETs contra la actividad descontrolada que puede llevar a defectos de desarrollo y enfermedades, utilizando múltiples estrategias, como la modificación química del ADN, el silenciamiento por ARN pequeño (sRNA), la modificación de la cromatina, así como represores específicos de secuencia. Los avances en bioinformática y enfoques de aprendizaje automático están contribuyendo cada vez más al análisis de los mecanismos de regulación. Se han desarrollado una plétora de herramientas y enfoques de aprendizaje automático para la predicción, anotación y perfilado de expresión de sRNAs, para el análisis de metilación de ETs, así como para el análisis de metilación a nivel del genoma a través de datos de secuenciación de bisulfito. En esta revisión, proporcionamos una visión general guiada del estado del arte en bioinformática y aprendizaje automático en campos estrechamente asociados con la regulación y función de los ETs.