La cadena de bloques es la base de todas las criptomonedas, mientras que el aprendizaje automático (ML) es una de las tecnologías más populares con una amplia gama de posibilidades. La cadena de bloques puede mejorarse y hacerse más efectiva utilizando ML. A pesar de que la tecnología de la cadena de bloques utiliza cifrado para proteger los datos, no es completamente confiable. Varios elementos, incluido el caso de uso particular, el tipo de datos y las restricciones legales, pueden determinar si es adecuada para almacenar datos privados y sensibles. Si bien puede haber beneficios, es importante tener en cuenta los posibles riesgos y cumplir con las leyes de privacidad y seguridad. La cadena de bloques en sí es segura, pero las aplicaciones y capas adicionales no lo son. En términos de seguridad, ML puede ayudar en el desarrollo de aplicaciones de cadena de bloques. Por lo tanto, se requiere una investigación crítica para comprender mejor la función de ML y la cadena de bloques en la mejora de la seguridad. Este estudio examina la situación actual, evalúa los artículos que contiene y presenta una visión general de los problemas de seguridad. A pesar de sus limitaciones existentes, los documentos incluidos de 2012 a 2022 destacaron la importancia del impacto de ML en la seguridad de la cadena de bloques. ML y la cadena de bloques pueden mejorar la seguridad, pero persisten desafíos; avances como el aprendizaje federado y las pruebas de conocimiento cero son importantes, y la investigación futura debería centrarse en la privacidad y la integración con otras tecnologías.