Las redes móviles de quinta generación (5G) ya han marcado su presencia a nivel global, revolucionando el entretenimiento, los negocios, la salud y otros ámbitos. Mientras este avance trae numerosas ventajas en velocidad y conectividad, también plantea nuevos desafíos para los protocolos de seguridad. El aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) se han empleado para complementar las medidas de seguridad tradicionales, prometiendo mitigar riesgos y vulnerabilidades. Este estudio realiza un análisis exhaustivo para evaluar el papel y la efectividad de los algoritmos de ML y DL dentro del panorama de seguridad de 5G. Además, ofrece una disección profunda del paradigma de seguridad de la red 5G, enfatizando especialmente el papel transformador de ML y DL como herramientas de seguridad habilitadoras.