En una era digitalizada y con el rápido crecimiento de las habilidades computacionales y los avances, el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en diversas aplicaciones está ganando un creciente interés por parte de académicos y profesionales. Como un campo de rápido crecimiento de la inteligencia artificial, la inteligencia artificial de máquinas se ocupa de diseños inteligentes, minería de datos y gestión para la resolución de problemas complejos basados en datos experimentales sobre aplicaciones urbanas (uso y cobertura del suelo, configuraciones del entorno construido y diseño arquitectónico, etc.), pero con pocas exploraciones y estudios relevantes. En este trabajo, se presenta una revisión integral y profunda para discutir las oportunidades y limitaciones futuras en la elaboración del próximo portafolio de planificación frente a los múltiples desafíos en entornos urbanos en línea con el progreso del aprendizaje automático. Al reunir las perspectivas teóricas con análisis prácticos de casos y ejemplos, el trabajo revela el enorme potencial, pero también las posibles barreras de la complejidad del aprendizaje automático para las estrategias de planificación urbana.