Las prácticas agrícolas tradicionales se están volviendo cada vez más inadecuadas para satisfacer la demanda mundial de alimentos debido a la escasez de agua, ciclos de producción prolongados, variabilidad climática y disminución de tierras cultivables. En contraste, las tecnologías agrícolas aeropónicas, inteligentes y sin suelo ofrecen una alternativa más sostenible al reducir el uso de tierras y proporcionar un uso eficiente del agua, dado que la aeroponía suministra agua intermitentemente en forma de neblina en lugar de mantener la humedad continua en la zona de raíces. Sin embargo, la aeroponía enfrenta desafíos críticos en la gestión del riego debido a estructuras no estandarizadas y control limitado en tiempo real. Una limitación clave es la incapacidad de responder dinámicamente a la temperatura (T), humedad relativa (HR), intensidad de luz (L), conductividad eléctrica (CE), pH y tasa de fotosíntesis (P), lo que resulta en rendimientos subóptimos de cultivos y desperdicio de recursos. A pesar del creciente interés, existe una brecha de investigación en la integración de tecnologías de Internet de las cosas (IoT) y aprendizaje automático en sistemas aeropónicos para un control adaptativo. Los sensores habilitados para IoT proporcionan datos en tiempo real sobre las condiciones ambientales y la salud de las plantas, mientras que los modelos de aprendizaje automático pueden optimizar adaptativamente los intervalos de nebulización en función de las fluctuaciones en P y los datos ambientales. Estas tecnologías son particularmente adecuadas para abordar la naturaleza dinámica y dataintensiva de los entornos aeropónicos. Esta revisión propone un marco novedoso y estandarizado de IoT-ML para controlar el riego al enfatizar la detección de IoT y la toma de decisiones basada en ML en la aeroponía. Este enfoque integrado es esencial para minimizar la pérdida de agua, mejorar la eficiencia de los recursos y promover la sostenibilidad de la agricultura en ambientes controlados.