Esta revisión explora el papel emergente de la inteligencia artificial en el apoyo a la investigación sobre la biodiversidad acuática. Presentamos un análisis estructurado de cómo se aplican técnicas de IA, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y los transformadores, a tareas ecológicas clave, incluyendo la identificación de especies, la modelización de hábitats, la evaluación de riesgos ecológicos, el análisis de teledetección y la planificación de la conservación. Para cada dominio, vinculamos preguntas biológicas a problemas computacionales y discutimos la idoneidad y las limitaciones de algoritmos específicos de IA. También destacamos estudios de caso del mundo real y proporcionamos una clasificación metodológica de los enfoques de IA basada en el tipo de datos y el objetivo de modelización. Este trabajo ofrece tanto a ecólogos como a científicos de datos una perspectiva integral sobre cómo la IA puede avanzar en el monitoreo de la biodiversidad y apoyar estrategias de conservación en ecosistemas de agua dulce.