La inteligencia artificial (IA) ha sido introducida recientemente en la odontología clínica, y ha ayudado a los profesionales en el análisis de datos médicos con una velocidad sin precedentes y un nivel de precisión comparable al de los humanos. Con la ayuda de la IA, se pueden extraer información significativa de bases de datos dentales, especialmente radiografías dentales, para diseñar modelos de aprendizaje automático (un subconjunto de la IA). Este estudio se centra en modelos que pueden diagnosticar y ayudar con condiciones clínicas como cánceres orales, caries de la infancia temprana, numeración de dientes deciduos, pérdida ósea periodontal, quistes, periimplantitis, osteoporosis, localización de forámenes apicales menores, identificación de puntos de referencia ortodónticos, trastornos de la articulación temporomandibular, y más. El objetivo de los autores fue esbozar mediante una revisión las aplicaciones de vanguardia de las tecnologías de IA en varios subcampos dentales y discutir la eficacia de los algoritmos de aprendizaje automático, especialmente las redes neuronales convolucionales (CNNs), entre diferentes tipos de pacientes, como casos pediátricos, que fueron ignorados por revisiones anteriores. Realizaron una búsqueda electrónica en PubMed, Google Scholar, Scopus y Medline para localizar artículos relevantes. Concluyeron que aunque los clínicos enfrentan desafíos en la implementación de tecnologías de IA, como la gestión de datos, capacidades de procesamiento limitadas y resultados sesgados, han observado resultados positivos, como la disminución de los costos y el tiempo de diagnóstico, así como la detección temprana del cáncer. Por lo tanto, se debe considerar la realización de más investigaciones y desarrollos para abordar las complicaciones existentes.