Para cumplir con el objetivo de duplicar el rendimiento de trigo para 2050, los criadores deben trabajar para mejorar la eficiencia del programa de cría e implementar nuevas y mejores tecnologías para aumentar la ganancia genética. La selección genómica (GS) es una expansión de la selección asistida por marcadores que utiliza un modelo estadístico para estimar todos los efectos de los marcadores para un individuo simultáneamente y determinar un valor genético estimado del cruce (GEBV). Los criadores pueden seleccionar el rendimiento basado en GEBVs en ausencia de datos fenotípicos. En trigo, la selección genómica se ha implementado con éxito para varias características clave, incluido el rendimiento de grano, la calidad del grano y la resistencia cuantitativa a enfermedades, como la de la fusariosis de la espiga. Para esta revisión, nos enfocamos en las formas de modificar la selección genómica para maximizar la precisión de la predicción, incluida la selección del modelo de predicción, la densidad de marcadores, la heredabilidad de rasgos, el desequilibrio de ligamiento, la relación entre los conjuntos de entrenamiento y validación, la estructura de la población y los métodos de optimización de los conjuntos de entrenamiento. En conjunto, los efectos de estos diferentes factores en la precisión de las predicciones deben considerarse minuciosamente para la implementación exitosa de estrategias de GS en los programas de cría de trigo.