El surgimiento de la inteligencia artificial ha creado y facilitado numerosas tareas cotidianas en una variedad de industrias, incluida la odontología. Los dentistas han utilizado radiografías para diagnosticar enfermedades de los pacientes durante muchos años. Sin embargo, el procedimiento generalmente se realiza de forma manual, lo cual puede ser desafiante y consumir mucho tiempo para especialistas no especializados y conlleva un riesgo significativo de error. Como resultado, los investigadores han recurrido a enfoques de modelado de aprendizaje automático y profundo para identificar con precisión trastornos dentales utilizando imágenes de radiografías. Esta revisión está motivada por la necesidad de abordar estos desafíos y explorar el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la precisión, eficiencia y confiabilidad del diagnóstico en la práctica odontológica. Aunque la inteligencia artificial se emplea con frecuencia en odontología, los resultados de los enfoques aún están influenciados por aspectos como la disponibilidad y cantidad de conjuntos de datos, el equilibrio de capítulos y la capacidad de interpretación de datos. Por lo tanto, es fundamental trabajar con la comunidad investigadora para abordar estos problemas a fin de identificar los enfoques más efectivos para su uso en investigaciones en curso. Este artículo, basado en una revisión de la literatura, ofrece un resumen conciso del proceso de diagnóstico utilizando sistemas de imágenes de radiografías, brinda una comprensión detallada de las dificultades a las que se enfrentan los investigadores dentales y presenta una evaluación amalgamada de los rendimientos y metodologías evaluados mediante referencias públicamente disponibles.