Este documento explora el potencial transformador de los Modelos Fundamentales (FMs) en la agricultura, impulsado por la necesidad de sistemas de apoyo a decisiones eficientes e inteligentes ante el crecimiento de la población mundial y el cambio climático. Comienza por describir la historia del desarrollo de los FMs, incluyendo los procesos generales de formación de los FMs, las tendencias y desafíos de aplicación, antes de centrarse en los Modelos Fundamentales Agrícolas (AFMs). El documento examina la diversidad y aplicaciones de los AFMs en áreas como la clasificación de cultivos, detección de plagas y segmentación de imágenes de cultivos, y profundiza en casos de uso específicos como la respuesta a preguntas de conocimiento agrícola, análisis de imágenes y videos, apoyo a decisiones y robótica. Además, se discuten los desafíos enfrentados por los AFMs, incluyendo la adquisición de datos, eficiencia de entrenamiento, cambio de datos y desafíos de aplicación práctica. Finalmente, el documento discute las futuras direcciones de desarrollo para los AFMs, enfatizando aplicaciones multimodales, integrando AFMs en los sectores agrícola y alimentario, y sistemas de toma de decisiones inteligentes, con el objetivo final de promover la digitalización y transformación inteligente de la agricultura.