Antecedentes: Está surgiendo alguna evidencia del valor de la tomografía por emisión de positrones (PET) con 18F-fluorodesoxiglucosa ([18F]FDG) para la evaluación de gliomas y glioblastomas (GBM). El objetivo de esta revisión sistemática fue evaluar el papel de la radiómica basada en [18F]FDG y el aprendizaje automático (ML) en la evaluación de estos neoplasmas. Métodos: Se realizó una amplia búsqueda en la literatura en las bases de datos PubMed/MEDLINE, Scopus y Cochrane Library para encontrar artículos publicados relevantes sobre el papel de la radiómica basada en [18F]FDG y el ML para la evaluación de gliomas y GBM. Resultados: Ocho estudios fueron incluidos en la revisión sistemática. Las firmas, que incluyen análisis de radiómica y ML, generalmente demostraron un posible valor diagnóstico para evaluar diferentes características de gliomas y GBM, como el estado de metilación del promotor de la O6-metilguanina-DNA metiltransferasa (MGMT), el genotipo de la isocitrato deshidrogenasa (IDH), el estado de mutación de la alfa talasemia/retraso mental ligado al X (ATRX), la actividad proliferativa, el diagnóstico diferencial con metástasis cerebrales solitarias o linfoma primario del sistema nervioso central, y el pronóstico de estos pacientes. Conclusión: A pesar de algunas limitaciones intrínsecas de la radiómica y el ML que afectan los estudios incluidos en la revisión, están surgiendo algunas ideas iniciales sobre el prometedor papel de estas tecnologías para la evaluación de gliomas y GBM. Se necesita validar estos hallazgos preliminares en estudios multicéntricos para traducir los enfoques de radiómica y ML en el entorno clínico.