Este documento presenta una encuesta sistemática y exhaustiva que revisa los últimos esfuerzos de investigación centrados en la mejora del rendimiento de las redes inalámbricas basadas en aprendizaje automático (ML), considerando todas las capas del conjunto de protocolos: PHY, MAC y red. Primero, se discuten el trabajo relacionado y las contribuciones del documento, seguido por la provisión del fondo necesario sobre enfoques basados en datos y aprendizaje automático para ayudar a los expertos no especializados en aprendizaje automático a comprender todas las técnicas discutidas. Luego, se presenta una revisión exhaustiva sobre trabajos que emplean enfoques basados en ML para optimizar la configuración de los parámetros de comunicación inalámbrica para lograr una mejor calidad de servicio de red (QoS) y calidad de experiencia (QoE). Primero categorizamos estos trabajos en: análisis de radio, análisis de MAC y enfoques de predicción de red, seguidos por subcategorías dentro de cada uno. Finalmente, se discuten los desafíos abiertos y perspectivas más amplias.