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El lavado de dinero es una de las actividades ilícitas que está afectando a la economía del país por muchos años. Grandes cantidades de dinero se lavan todos los años, lo que viene a representar una amenaza para la economía del y su seguridad. El lavado de dinero abarca actividades ilegales que se utilizan para hacer que los fondos adquiridos ilegalmente parezcan legales y legítimos. Este estudio tiene como objetivo identificar modelos, algoritmos y técnicas de aprendizaje automático propuestos para la detección de transacciones sospechosas de lavado de dinero. Para lograr identificar los modelos, algoritmos y técnicas de aprendizaje automático se realizó una revisión sistemática de la literatura en las distintas bases de datos indexadas.  De un total de 375 artículos revisados, se identificaron 15 artículos que hacen referencia a 4 modelos de aprendizaje automático, 10 hacen referencia a los diferentes algoritmos aplicados a la detección de transacciones sospechosas, y 5 exponen 3 técnicas aplicadas al objeto de estudio. Además, cabe recalcar que los modelos de aprendizaje automático son comúnmente utilizados para apoyar en la detección de transacciones sospechosas.

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