La predicción precisa de eventos de baja visibilidad atmosférica debido a niebla, bruma o contaminación atmosférica es un problema extremadamente importante, con grandes consecuencias para los sistemas de transporte, y con aplicaciones alternativas en agricultura, ecología forestal y gestión de ecosistemas. En este artículo, proporcionamos una revisión y análisis exhaustivo de la literatura sobre métodos basados en IA aplicados a la predicción de niebla y eventos de baja visibilidad. También discutimos los principales problemas generales que surgen al tratar con técnicas basadas en IA en este tipo de problema, preguntas de investigación abiertas, enfoques novedosos de IA y fuentes de datos que se pueden explotar. Finalmente, también se revisan las metodologías basadas en IA más importantes que pueden mejorar la predicción de la visibilidad atmosférica, incluidos experimentos computacionales sobre la aplicación de enfoques de clasificación ordinal a un problema de predicción de eventos de baja visibilidad en dos aeropuertos españoles a partir de datos METAR.