La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta clave para mejorar la interpretación de datos de radar de penetración terrestre (GPR), superando limitaciones del análisis manual como la subjetividad, la baja eficiencia y la escasa escalabilidad. Esta revisión examina avances en técnicas basadas en IA, incluyendo aprendizaje automático, aprendizaje profundo y enfoques híbridos que integran modelado físico o fusión de datos multimodales. Además, se analizan aplicaciones en detección de servicios, monitoreo de infraestructura, arqueología y estudios ambientales. Los autores destacan los éxitos de las redes neuronales convolucionales en la detección de hipérbolas y modelos de segmentación para análisis estratigráfico. Así mismo, destacan que persisten desafíos como la escasez de datos, la generalización de modelos y la interpretabilidad