Los métodos de aprendizaje automático (ML) han revolucionado el análisis del cáncer al mejorar la precisión del diagnóstico, pronóstico y estrategias de tratamiento. Este documento presenta un estudio exhaustivo sobre las aplicaciones del aprendizaje automático en el análisis del cáncer, con un enfoque en tres áreas principales: un análisis comparativo de técnicas de imagen médica (incluyendo rayos X, mamografía, ultrasonido, TC, RM y PET), varias técnicas de IA y ML (como aprendizaje profundo, aprendizaje por transferencia y aprendizaje en conjunto), y los desafíos y limitaciones asociados con la utilización de ML en el análisis del cáncer. El estudio destaca el potencial del ML para mejorar la detección temprana y los resultados de los pacientes, al mismo tiempo que aborda los desafíos técnicos y prácticos que deben superarse para su integración clínica efectiva. Finalmente, el documento discute las direcciones futuras y oportunidades para avanzar en las aplicaciones de ML en la investigación del cáncer.