La tendencia actual en la ganadería, incluida la cría de ganado, se dirige hacia el aumento de la densidad de carga y la automatización de actividades individuales en el cuidado de los animales. Varios sensores electroópticos, acústicos, mecánicos y biológicos proporcionan grandes cantidades de información que se vuelven difíciles de procesar en forma digital. Los conjuntos de datos multidimensionales y altamente complejos se caracterizan por la no linealidad y las relaciones entre muchas variables, lo que dificulta su análisis utilizando métodos estadísticos clásicos. En este caso, el enfoque de aprendizaje automático (ML) puede ser útil. Por lo tanto, esta revisión presenta la aplicación de algoritmos de ML seleccionados en la cría de ganado lechero durante los últimos años (2020-2024), explicando sus conceptos y dando ejemplos de su uso en varios aspectos de la cría y ganadería de ganado. Además, la revisión discute brevemente las etapas de construcción e implementación de modelos, el cálculo e interpretación de indicadores básicos de rendimiento para modelos de regresión y clasificación, y las tendencias actuales en la popularidad de los métodos de ML aplicados a la cría de ganado lechero.