Los recursos de energía renovable se pueden implementar local y eficientemente utilizando el concepto de microrredes. Debido a la incertidumbre natural de la potencia de salida de los recursos de energía renovable, la planificación para una operación adecuada de las microrredes puede ser una tarea desafiante. Además, la información sobre las cargas y el consumo de energía de las mismas puede generar beneficios para aumentar la eficiencia de las microrredes. Sin embargo, las cargas eléctricas pueden tener incertidumbre debido a razones como el comportamiento impredecible de los consumidores. Para explotar una microrred, se requiere gestión de energía en el nivel superior de operación y control para reducir los costos. Una de las tareas más importantes del sistema de gestión de energía es satisfacer las cargas y, en otras palabras, desarrollar un plan para mantener el equilibrio entre la generación de energía y el consumo de energía. Para obtener información sobre la potencia de salida de los recursos de energía renovable y el consumo de energía, se puede implementar el aprendizaje profundo como una herramienta poderosa, capaz de predecir los valores deseados. Además, las condiciones climáticas pueden afectar la potencia de salida de los recursos de energía renovable y el comportamiento de los consumidores y, como resultado, el consumo de energía. Por lo tanto, el aprendizaje profundo se puede implementar para la anticipación de las condiciones climáticas. Este documento estudiará los trabajos recientes relacionados con el aprendizaje profundo, que se ha implementado para la predicción de la potencia de salida de los recursos de energía renovable (es decir, paneles solares y aerogeneradores), cargas eléctricas y condiciones climáticas (es decir, irradiancia solar y velocidad del viento). Además, para posibles direcciones futuras se sugieren algunas estrategias, siendo la más importante la implementación de la computación cuántica en microrredes ciberfísicas.