La agricultura se enfrenta a numerosos desafíos de aumentar la producción mientras se disminuye la cantidad de productos químicos y fertilizantes utilizados. La intensificación de los sistemas agrícolas se ha relacionado con el uso de estos insumos que, sin embargo, tienen consecuencias negativas para el medio ambiente. Con nuevas tecnologías y avances en la agricultura de precisión asociada a sistemas de apoyo a la toma de decisiones para los agricultores, el objetivo es optimizar su uso. Esta revisión se centró en el progreso realizado en la utilización del aprendizaje automático y la teledetección para detectar e identificar enfermedades de cultivos que pueden ayudar a los agricultores a (i) elegir el tratamiento adecuado, el más adaptado a una enfermedad en particular, (ii) tratar enfermedades en etapas tempranas de contaminación y (iii) tal vez en el futuro tratar solo donde sea necesario o económicamente rentable. El estado del arte ha mostrado un progreso significativo en la detección e identificación de enfermedades a escala de hoja en la mayoría de las especies cultivadas, pero se ha avanzado menos en la detección de enfermedades a escala de campo donde el ambiente es complejo y se aplica solo en algunos cultivos de campo.