La nanotecnología, en particular los nanosensores, ha captado cada vez más la atención de los investigadores en los últimos años, ya que se ha demostrado ser una herramienta poderosa para varios campos como la minería, la robótica, la medicina y la agricultura, entre otros. Los desafíos por delante, como la disponibilidad de alimentos, el cambio climático y la sostenibilidad, han promovido tal atención y han impulsado el uso de nanosensores en la agroindustria y las aplicaciones ambientales. Sin embargo, problemas como el ruido y las señales confusas hacen que el uso de estas herramientas sea un desafío técnico no trivial. Los grandes avances en inteligencia artificial, y más particularmente en aprendizaje automático, han proporcionado nuevas herramientas que han permitido a los investigadores mejorar la calidad y funcionalidad de los sistemas de nanosensores. Esta breve revisión presenta el trabajo más reciente en el análisis de datos de nanosensores utilizando el aprendizaje automático para aplicaciones agroambientales. Consiste en una introducción a los temas de nanosensores y aprendizaje automático y la aplicación del aprendizaje automático al campo de los nanosensores. El resto del documento consta de ejemplos de la aplicación de técnicas de aprendizaje automático a la utilización de las clases de nanosensores electroquímicos, luminiscentes, SERS y colorimétricos. La sección final consta de una breve discusión y conclusión sobre la relevancia del material discutido en la revisión para el futuro del sector agroambiental.