Este estudio examina el clima de investigación sobre aplicaciones de aprendizaje automático en energía renovable (MLARE). Por lo tanto, se examinaron las tendencias de publicación (PT) y el análisis bibliométrico (BA) sobre la investigación de MLARE publicada e indexada en la base de datos Elsevier Scopus entre 2012 y 2021. Se adoptó la PT para deducir los principales interesados, las publicaciones más citadas y las organizaciones financiadoras en MLARE, mientras que el BA elucidó perspectivas críticas sobre el panorama de investigación, los desarrollos científicos y el crecimiento tecnológico. La PT reveló 1218 documentos publicados que comprenden el 46.9% de artículos, el 39.7% de ponencias de conferencias y el 6.0% de revisiones sobre el tema. El análisis del área temática reveló que la investigación en MLARE abarca las áreas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, entre otras, lo que indica que es un tema de investigación amplio, multidisciplinario y de gran impacto. El investigador más prolífico, las afiliaciones, el país y el financiador son Ravinesh C. Deo, el Laboratorio Nacional de Energía Renovable de Estados Unidos y la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China, respectivamente. Las revistas más prominentes en la parte superior son Applied Energy y Energies, lo que indica que la reputación de la revista y el acceso abierto son consideraciones críticas para la elección del autor en el medio de publicación. La alta productividad de los principales interesados en MLARE se debe a colaboraciones y apoyo financiero para la investigación. El análisis de coocurrencia de palabras clave identificó cuatro (4) clústeres o áreas temáticas sobre MLARE, que describen en términos generales los sistemas, tecnologías, herramientas/tecnologías y dinámicas socio-técnicas de la investigación en MLARE. En general, el estudio mostró que el aprendizaje automático es crítico para la predicción, operación y optimización de tecnologías de energía renovable (RET), junto con el diseño y desarrollo de materiales relacionados con la energía renovable.