A medida que la tecnología blockchain continúa avanzando, los contratos inteligentes, un componente central, han atraído cada vez más atención generalizada. Sin embargo, las preocupaciones de seguridad asociadas con los contratos inteligentes se han vuelto más prominentes. Aunque las técnicas de aprendizaje automático han demostrado potencial en el campo de la detección de seguridad de contratos inteligentes, todavía hay una falta de estudios de revisión exhaustivos. Para abordar esta brecha de investigación, este documento presenta de manera innovadora una investigación exhaustiva de la detección de vulnerabilidades de contratos inteligentes basada en el aprendizaje automático. Primero, elucidamos los tipos comunes de vulnerabilidades de contratos inteligentes y el trasfondo de las herramientas formalizadas de detección de vulnerabilidades. Posteriormente, realizamos un estudio y análisis en profundidad de las técnicas de aprendizaje automático. A continuación, recopilamos, filtramos y analizamos comparativamente las herramientas existentes de detección de vulnerabilidades de contratos inteligentes basadas en aprendizaje automático. Finalmente, resumimos los hallazgos y ofrecemos ideas factibles en este campo.