El crecimiento significativo de los métodos de inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje automático (AA) y el aprendizaje profundo (AP) ha abierto oportunidades para la dinámica de fluidos y sus aplicaciones en la ciencia, la ingeniería y la medicina. Desarrollar métodos de IA para la dinámica de fluidos implica diferentes desafíos que las aplicaciones con datos masivos, como el Internet de las Cosas. Para muchos problemas científicos, de ingeniería y biomédicos, los datos no son masivos, lo que plantea limitaciones y desafíos algorítmicos. Este artículo revisa la investigación de AA y AP para la dinámica de fluidos, presenta desafíos algorítmicos y discute posibles direcciones futuras.