Hay un interés creciente en aprovechar el microbioma para mejorar los sistemas de cultivo. Con la disponibilidad de tecnologías de secuenciación de alto rendimiento y bajo costo, la recopilación de datos del microbioma se está volviendo más rutinaria. Sin embargo, el análisis de los datos del microbioma se enfrenta a desafíos debido al tamaño y la complejidad de los datos, así como a la naturaleza incompleta de muchas bases de datos del microbioma. Además, para que los datos del microbioma tengan valor, a menudo necesitan ser analizados en conjunto con otros datos complejos que impactan en la salud de los cultivos y la gestión de enfermedades, como el genotipo de las plantas y los factores ambientales. La inteligencia artificial (IA), impulsada por el aprendizaje profundo (DL), ha logrado avances significativos y es una herramienta poderosa para gestionar grandes conjuntos de datos complejos, como la interacción entre el microbioma, las plantas de cultivo y su entorno. En esta revisión, nuestro objetivo es proporcionar a los lectores una breve introducción a las técnicas de IA, y presentamos cómo se ha aplicado la IA en áreas de taxonomía de secuenciación del microbioma, la anotación funcional de las secuencias del microbioma, la asociación de la comunidad del microbioma con rasgos del huésped, el diseño de comunidades sintéticas, la selección genómica, la fenotipificación en campo y la previsión de enfermedades. Al final de esta revisión, proponemos esfuerzos adicionales que son necesarios para aprovechar plenamente el poder de la IA en el estudio de los fitomicrobiomas.