La predicción de defectos es uno de los principales desafíos en el desarrollo de software y la investigación de lenguajes de programación para mejorar la calidad y confiabilidad del software. El problema en esta área es identificar adecuadamente el código fuente defectuoso con alta precisión. Desarrollar un modelo de predicción de fallas es un problema desafiante y se han propuesto muchos enfoques a lo largo de la historia. El reciente avance en las tecnologías de aprendizaje automático, especialmente el desarrollo de técnicas de aprendizaje profundo, ha llevado a resolver muchos problemas mediante estos métodos. Nuestra encuesta se centra en las técnicas de aprendizaje profundo para la predicción de defectos. Analizamos los trabajos recientes sobre el tema, estudiamos los métodos para el aprendizaje automático de las características semánticas y estructurales del código, discutimos los problemas abiertos y presentamos las tendencias recientes en el campo.