La predicción del tráfico es crucial para la gestión del transporte y la comodidad del usuario. Con el rápido desarrollo de las técnicas de aprendizaje profundo, han surgido numerosos modelos para la predicción del tráfico. Las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) son ampliamente utilizadas como modelos predictivos representativos en este ámbito. Este artículo revisa de manera exhaustiva las aplicaciones de las RNN en la predicción del tráfico, centrándose en su importancia y desafíos.