Esta revisión explora tecnologías avanzadas de detección y metodologías de aprendizaje profundo (DL) para el monitoreo de partículas en el aire (PM), lo cual es crítico para las evaluaciones de salud ambiental. Comienza discutiendo la importancia del monitoreo de PM e introduce la resonancia de plasmones de superficie (SPR) como una técnica prometedora en aplicaciones ambientales, junto con el papel de las redes neuronales DL en la mejora de estas tecnologías. Esta revisión analiza los avances en tecnologías de detección de PM en el aire y la integración de metodologías DL para el monitoreo ambiental. Esta revisión enfatiza la importancia del monitoreo de PM para la salud pública, la política ambiental y la investigación científica. Se discuten los métodos tradicionales de detección de PM, incluyendo sus principios, ventajas y limitaciones, abarcando técnicas gravimétricas, monitoreo continuo, métodos ópticos y eléctricos, y microscopía. La integración de DL con la detección de PM ofrece potencial para mejorar la precisión, eficiencia e interpretación de datos del monitoreo. Se examinan técnicas de DL, como redes neuronales convolucionales (CNN), autoencoders, redes neuronales recurrentes (RNN) y sus variantes, para aplicaciones como la estimación de PM a partir de datos satelitales, la predicción de la calidad del aire y la calibración de sensores. Esta revisión destaca los desafíos de adquisición y calidad de datos en el desarrollo de modelos DL efectivos para el monitoreo de la calidad del aire. Se exploran técnicas para manejar conjuntos de datos grandes y ruidosos, enfatizando la importancia de la calidad de los datos para el rendimiento, la generalización y la interpretabilidad del modelo. Se discute la aparición de tecnologías de sensores de bajo costo y sistemas híbridos para el monitoreo de PM, reconociendo su promesa mientras se reconoce la necesidad de abordar problemas de calidad de datos, estandarización e integración. Esta revisión identifica áreas para futuras investigaciones, incluyendo el desarrollo de modelos DL robustos, técnicas avanzadas de fusión de datos, aplicaciones de aprendizaje por refuerzo profundo y consideraciones sobre implicaciones éticas.