Este documento presenta una revisión sistemática de las aplicaciones emergentes de la inteligencia artificial (IA), Internet de las cosas (IoT) y tecnologías basadas en sensores en el diagnóstico del trastorno del espectro autista (TEA). La integración de estas tecnologías ha llevado a avances prometedores en la identificación de marcadores únicos de comportamiento, fisiológicos y neuroanatómicos asociados con el TEA. A través de un examen de estudios recientes, exploramos cómo tecnologías como sensores portátiles, sistemas de seguimiento ocular, entornos de realidad virtual, neuroimagen y análisis del microbioma contribuyen a un enfoque holístico para el diagnóstico del TEA. El análisis revela cómo estas tecnologías facilitan evaluaciones no invasivas y en tiempo real en diversos entornos, mejorando tanto la precisión diagnóstica como la accesibilidad. Los hallazgos subrayan el potencial transformador de la IA, IoT y herramientas basadas en sensores para proporcionar detección personalizada y continua del TEA, abogando por enfoques basados en datos que se extienden más allá de las metodologías tradicionales. En última instancia, esta revisión enfatiza el papel de la tecnología en mejorar los procesos de diagnóstico del TEA, allanando el camino para evaluaciones dirigidas e individualizadas.