En contraste con otras tecnologías de aprendizaje, los robots sociales son entidades sociales y afectivas que se definen por su presencia física, sus características antropomórficas y sus avanzadas habilidades sociales, emocionales y cognitivas. Los robots sociales son sistemas de tutoría inteligente que pueden mejorar los resultados de aprendizaje, afectivos y cognitivos de los estudiantes cuando se utilizan como tutores o compañeros de aprendizaje, ofreciendo un aprendizaje afectivo y personalizado. A medida que el campo de los robots sociales y su uso en la educación avanza rápidamente, este estudio tiene como objetivo proporcionar una revisión sobre la integración de los robots sociales en la educación a través del análisis de la literatura existente para presentar el estado del arte e identificar futuras direcciones de investigación. Además, se definen las principales características y propiedades de los robots sociales y se discuten los beneficios que pueden aportar en la educación. Específicamente, el estudio examina 361 documentos que derivan de las bases de datos Scopus y Web of Science. Para analizar los documentos, se utilizan Bibliometrix, VOSviewer, modelado de temas a través de la Asignación de Dirichlet Latente (LDA) y análisis de contenido. Se llevó a cabo un análisis de las características básicas de los documentos (por ejemplo, frecuencia de publicación, recuento de citas, autores, fuentes, países, afiliaciones, etc.) y un análisis más profundo centrado en identificar los temas y tópicos más prominentes, así como la evolución temática del tema. Finalmente, a través del análisis de contenido, se revelaron limitaciones y desafíos actuales y se destacaron temas emergentes y futuras direcciones de investigación.