La agricultura de precisión en ganadería (PLF) utiliza la tecnología de la información para monitorear y gestionar continuamente el ganado en tiempo real, lo que puede mejorar la salud, el bienestar, la productividad de los animales individuales y el impacto ambiental de la ganadería, contribuyendo a la sostenibilidad económica, social y ambiental de la agricultura ganadera. El PLF ha surgido como un área clave de interés multidisciplinario. Para aclarar la evolución del conocimiento y el reemplazo de puntos críticos en la investigación del PLF, este estudio analizó las principales características, núcleos de investigación y temas candentes de la investigación del PLF a partir de los datos relevantes de la base de datos Web of Science desde 1973 hasta 2023, utilizando CiteSpace. Los resultados indican un aumento significativo en los estudios sobre PLF, con países que tienen sistemas avanzados de ganadería en Europa y América publicando con frecuencia y colaborando estrechamente a través de fronteras. Universidades de varios países han liderado la investigación, con Daniel Berckmans como líder académico. La investigación se centra principalmente en la ciencia animal, la ciencia veterinaria, la informática, la ingeniería agrícola y la ciencia ambiental. Los puntos críticos actuales de la investigación se centran en la tecnología de precisión en lácteos y ganado, sistemas inteligentes y comportamiento animal, siendo el aprendizaje profundo, el acelerómetro, los sistemas de ordeño automático, la cojera, la detección de celo y la identificación electrónica las principales direcciones de investigación, y el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático representan la vanguardia de la investigación actual. Los temas candentes de investigación incluyen principalmente la ciencia social en el PLF, el impacto ambiental del PLF, la tecnología de la información en el PLF y el bienestar animal en el PLF. La investigación futura en PLF debería priorizar la comunicación y cooperación interinstitucional e interacadémica, la integración de enfoques de investigación multidisciplinarios y multimétodo, y la utilización de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Además, se debería prestar la debida atención a los problemas de ciencia social en el PLF, y se debería fortalecer la integración de tecnologías inteligentes en la gestión animal, con un enfoque en el bienestar animal y el impacto ambiental de la ganadería, para promover su desarrollo sostenible.