Uno de los tres cánceres más graves y mortales en el mundo es el cáncer colorrectal. La etapa más crucial, como con cualquier cáncer, es el diagnóstico temprano. En la industria médica, la inteligencia artificial (IA) ha avanzado enormemente recientemente y muestra promesas para aplicaciones clínicas. Las aplicaciones de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) han ganado popularidad recientemente en el análisis de textos e imágenes médicas debido a los beneficios y logros que han obtenido en el diagnóstico temprano de tejidos y órganos cancerosos. En este artículo, pretendemos revisar sistemáticamente la investigación de vanguardia sobre técnicas de ML y DL basadas en IA aplicadas al modelado del cáncer colorrectal. Todos los documentos de investigación en el campo del cáncer colorrectal se recopilan en base a técnicas de ML y DL, y luego se clasifican en tres categorías: el objetivo de la predicción, el método de la predicción y las muestras de datos. A continuación, se proporciona un resumen detallado y una lista de los estudios recopilados bajo cada tema. Concluimos nuestro estudio con una discusión crítica de los desafíos y oportunidades en la predicción del cáncer colorrectal utilizando técnicas de ML y DL, centrándonos en los puntos de vista técnico y médico. Finalmente, creemos que nuestro estudio será útil para los científicos que estén considerando emplear métodos de ML y DL para diagnosticar el cáncer colorrectal.