Este estudio desarrolla un marco conceptual para integrar la contabilidad de Triple Entrada (TE) con el aprendizaje automático (ML) para mejorar la transparencia en la presentación de informes financieros y auditorías. TE extiende el sistema de doble entrada al introducir una tercera entrada criptográfica que captura metadatos contextuales y fortalece la auditabilidad. La investigación existente ha discutido modelos de TE e implementaciones de blockchain, sin embargo, hay una exploración limitada de cómo las analíticas avanzadas pueden operacionalizar estos sistemas en la práctica. Este documento revisa contribuciones anteriores, destaca las limitaciones de los enfoques actuales y posiciona el ML como un mecanismo para la detección de anomalías, la prevención del fraude y la supervisión continua. La metodología es cualitativa y analítica, basada en una revisión estructurada de la literatura sobre contabilidad, blockchain y ML, con una comparación crítica de los enfoques de TE y computación multipartita (MPC). Se esboza un flujo de trabajo para transformar los datos de TE en características listas para ML, vinculando métodos técnicos a objetivos como el monitoreo de cumplimiento y la previsión. El marco propuesto avanza en la comprensión teórica mientras también identifica aplicaciones prácticas, incluyendo informes regulatorios y auditorías que preservan la privacidad. Las contribuciones incluyen la articulación de una agenda de investigación para la prueba empírica de sistemas de TE habilitados por ML y orientación para auditores, reguladores y diseñadores de sistemas sobre cómo incorporar la transparencia en entornos financieros distribuidos.