Este documento presenta un análisis comparativo de diecisiete enfoques diferentes para optimizar los cálculos de distancia euclidiana, que es una operación matemática fundamental que desempeña un papel crítico en una amplia gama de algoritmos, especialmente en aprendizaje automático y análisis de datos. La distancia euclidiana, al ser un cuello de botella computacional en problemas de optimización a gran escala, requiere técnicas de cálculo eficientes para mejorar el rendimiento de varios algoritmos dependientes de la distancia. Para abordar esto, se pueden emplear varias estrategias de optimización para acelerar los cálculos de distancia. Desde estructuras de datos espaciales y algoritmos de vecino más cercano aproximado hasta reducción de dimensionalidad, vectorización y computación paralela, existen varios enfoques para acelerar el cálculo de distancia euclidiana en diferentes contextos. Tales enfoques son particularmente importantes para acelerar algoritmos clave de aprendizaje automático como K-medias y vecinos más cercanos (KNN). Al comprender los compromisos y evaluar la efectividad, complejidad y escalabilidad de varias técnicas de optimización, nuestros hallazgos ayudan a los profesionales a elegir los métodos más apropiados para mejorar los cálculos de distancia euclidiana en contextos específicos. Estas optimizaciones permiten un procesamiento escalable y eficiente para tareas modernas basadas en datos, lo que conduce directamente a una reducción del consumo de energía y un impacto ambiental minimizado.