La soja es un cultivo vital a nivel mundial y una fuente clave de alimentos, piensos y biocombustibles. Con los avances en tecnologías de alto rendimiento, la soja se ha convertido en un objetivo clave para la mejora genética. Esta revisión integral explora los avances en multi-ópticas, inteligencia artificial y sostenibilidad económica para mejorar la resiliencia y productividad de la soja. La revolución genómica, que incluye selección asistida por marcadores (MAS), selección genómica (GS), estudios de asociación del genoma completo (GWAS), mapeo de QTL, GBS y CRISPR-Cas9, metagenómica y metabolómica, ha impulsado el crecimiento y desarrollo al crear variedades de soja resistentes al estrés. Los enfoques de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático están mejorando el descubrimiento de rasgos genéticos asociados con la calidad nutricional, los estreses y la adaptación de la soja. Además, las tecnologías impulsadas por IA, como la detección de enfermedades basada en IoT y el aprendizaje profundo, están revolucionando el monitoreo de la soja, la identificación temprana de enfermedades, la predicción de rendimientos, la prevención de enfermedades y la agricultura de precisión. Además, se evalúa críticamente la viabilidad económica y la sostenibilidad ambiental de los biocombustibles derivados de la soja, centrándose en los compromisos y las implicaciones políticas. Finalmente, se explora el impacto potencial del cambio climático en el crecimiento y la productividad de la soja a través de modelado predictivo y estrategias adaptativas. Así, este estudio destaca el potencial transformador de los enfoques multidisciplinarios en el avance de la resiliencia de la soja y su utilidad global.