Las modificaciones post-traduccionales (PTMs) de las proteínas son esenciales para la función celular. Debido al alto costo y las demandas de tiempo del secuenciación de alto rendimiento, se están desarrollando rápidamente métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para predecir sitios de PTM. Este manuscrito presenta una revisión exhaustiva de la investigación actual sobre la aplicación de algoritmos inteligentes para predecir sitios de PTM. Describe los pasos clave para identificar sitios modificados basados en algoritmos inteligentes, incluyendo la preprocesamiento de datos, extracción de características, reducción de dimensiones y desarrollo de clasificadores. Esta revisión también discute posibles direcciones futuras de investigación en este campo, proporcionando valiosos conocimientos para avanzar en la predicción de sitios de PTM de última generación. En conjunto, esta revisión proporciona un conocimiento integral sobre la identificación de PTM y contribuye al desarrollo de predictores avanzados en el futuro.