La tomografía óptica difusa utilizando aprendizaje profundo es una tecnología emergente que ha encontrado impresionantes aplicaciones diagnósticas médicas. Sin embargo, crear un sistema de imagen óptica que utilice luz visible y luz cercana al infrarrojo (NIR) no es sencillo debido a la absorción de fotones y la multisdispersión por los tejidos. Los altos niveles de distorsión causados por estos efectos hacen que la reconstrucción de la imagen sea increíblemente desafiante. Para superar estos desafíos, se han propuesto diversas técnicas en el pasado, con diversos grados de éxito. Una de las técnicas más exitosas es la aplicación de algoritmos de aprendizaje profundo en la tomografía óptica difusa. Este artículo discute los sistemas de tomografía óptica difusa de última generación y revisa exhaustivamente los algoritmos de aprendizaje profundo utilizados en la reconstrucción de imágenes. Este artículo intenta proporcionar a los investigadores el trasfondo y las herramientas necesarias para implementar métodos de aprendizaje profundo para resolver la tomografía óptica difusa.