La integración de vehículos aéreos no tripulados (VANT) con inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) ha transformado fundamentalmente la agricultura de precisión al mejorar la eficiencia, la sostenibilidad y la toma de decisiones basada en datos. En este documento, presentamos una visión general completa de la integración de sensores multiespectrales, hiperespectrales y térmicos montados en drones con algoritmos impulsados por IA para transformar las granjas modernas. Tales tecnologías apoyan el monitoreo de la salud de los cultivos en tiempo real, la gestión de recursos y la toma de decisiones automatizada, mejorando así la productividad con un consumo de recursos considerablemente reducido. Sin embargo, las limitaciones incluyen altos costos de operación, vida útil limitada de la batería de los VANT y la necesidad de operadores altamente capacitados. La novedad de este estudio radica en el análisis exhaustivo y la comparación de toda la investigación sobre la integración de VANT-IA, junto con una visión general de los trabajos relacionados existentes y un análisis de las brechas. Además, se resumen soluciones prácticas a los desafíos tecnológicos para proporcionar información sobre la agricultura de precisión. Este documento también discute las barreras para la adopción de VANT y sugiere soluciones prácticas para superar las limitaciones existentes. Finalmente, este documento esboza direcciones futuras de investigación, que discutirán avances en tecnología de sensores, modelos de IA energéticamente eficientes y cómo estos aspectos influyen en consideraciones éticas respecto al uso de VANT en la investigación agrícola.