Hablando tecnológicamente, la humanidad vive en una era de evolución, prosperidad y gran desarrollo, ya que ha surgido una nueva generación de Internet; es el Internet de las Cosas (IoT) que controla todos los aspectos de la vida, desde los diferentes dispositivos del hogar hasta las grandes industrias. A pesar de los enormes beneficios que ofrece IoT, todavía existen algunos desafíos en cuanto a la privacidad y la seguridad de la información. Las técnicas tradicionales utilizadas en los Sistemas de Detección de Anomalías de Malware (MADS) no nos podrían brindar la protección sólida que necesitamos en entornos de IoT. Por lo tanto, era necesario reemplazarlas con técnicas de Aprendizaje Profundo (DL) para mejorar los MADS y proporcionar soluciones inteligentes para protegerse contra malware, ataques e intrusiones, con el fin de preservar la privacidad de los usuarios y aumentar su confianza y dependencia en los sistemas de IoT. Esta investigación presenta un estudio exhaustivo sobre soluciones de seguridad en aplicaciones de IoT, Sistemas de Detección de Intrusos (IDS), Sistemas de Detección de Malware (MDS) y el papel de la inteligencia artificial (IA) en mejorar la seguridad en IoT.