La detección temprana de la anemia mediante algoritmos de aprendizaje automático representa un avance significativo en el ámbito médico, al permitir diagnósticos más rápidos, precisos y accesibles que los métodos tradicionales. Este enfoque ha despertado un creciente interés científico, impulsado por la necesidad de optimizar los procesos de diagnóstico clínico y reducir las tasas de subdiagnóstico de esta enfermedad. Sin embargo, la literatura existente presenta una notable dispersión en cuanto a metodologías, arquitecturas de modelos y fuentes de datos empleadas, lo que dificulta una comprensión integral del estado actual del campo. El objetivo de esta investigación es realizar una revisión sistemática sobre la aplicación del aprendizaje automático en la detección de anemia, identificando los principales enfoques metodológicos, arquitecturas empleadas y tendencia...