La difusión de noticias en las redes sociales causa fluctuaciones en los mercados financieros. (Alcance) Métodos avanzados recientes en procesamiento de lenguaje natural basado en aprendizaje profundo han mostrado resultados prometedores en el análisis de mercados financieros. Sin embargo, entender cómo aprovechar grandes cantidades de datos textuales junto con información del mercado financiero es importante para el análisis del comportamiento de los inversores. En este estudio, revisamos más de 150 publicaciones en el campo de las finanzas conductuales que investigaron conjuntamente enfoques de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y un análisis de datos del mercado para el apoyo a la decisión financiera. Este trabajo se diferencia de otras revisiones al centrarse en publicaciones aplicadas en informática e inteligencia artificial que contribuyeron a una fusión de información heterogénea para el análisis del comportamiento de los inversores. (Objetivo) Estudiamos varios métodos de representación de texto, análisis de sentimientos y métodos de recuperación de información de fuentes de datos heterogéneas. (Hallazgos) Presentamos direcciones de investigación actuales y futuras en minería de texto y aprendizaje profundo para análisis de correlación, pronósticos y sistemas de recomendación en mercados financieros, como acciones, criptomonedas y Forex (mercado de divisas).