El dolor es una experiencia compleja y subjetiva, y los métodos tradicionales de evaluación del dolor pueden estar limitados por factores como el sesgo en la autoevaluación y la variabilidad del observador. La voz se utiliza con frecuencia para evaluar el dolor, ocasionalmente en conjunto con otros comportamientos como gestos faciales. Comparado con las emociones faciales, hay menos evidencia disponible que relacione el dolor con la voz. Esta revisión de literatura sintetiza el estado actual de la investigación sobre el uso del reconocimiento de voz y el análisis de voz para la detección del dolor en adultos, con un enfoque específico en el papel de la inteligencia artificial (IA) y las técnicas de aprendizaje automático (AA). Describimos los trabajos previos sobre el reconocimiento del dolor utilizando la voz y destacamos los diferentes enfoques de la voz como herramienta para la detección del dolor, como un efecto humano o biosignal. En general, los estudios han demostrado que el análisis de voz basado en IA puede ser una herramienta efectiva para la detección del dolor en pacientes adultos con diversos tipos de dolor, incluido el crónico y agudo. Destacamos la alta precisión de los enfoques basados en AA utilizados en los estudios y sus limitaciones en términos de generalizabilidad debido a factores como la naturaleza del dolor y las características de la población de pacientes. Sin embargo, todavía existen desafíos potenciales, como la necesidad de conjuntos de datos grandes y el riesgo de sesgo en la formación de modelos, que justifican una mayor investigación.