El sector agrícola sigue siendo un contribuyente clave a la economía marroquí, representando alrededor del 15% del producto interno bruto (PIB). Los ataques de enfermedades son amenazas constantes para la agricultura y causan pérdidas significativas en la economía del país. Por lo tanto, la detección temprana puede mitigar la gravedad de las enfermedades y proteger los cultivos. Sin embargo, la identificación manual de enfermedades es tanto demorada como propensa a errores, y requiere un conocimiento profundo de los patógenos de las plantas. En cambio, los métodos automatizados ahorran tiempo y esfuerzo. Este documento presenta una visión contemporánea de la investigación realizada en la última década en el campo de la identificación de enfermedades en diferentes cultivos utilizando aprendizaje automático, aprendizaje profundo, técnicas de procesamiento de imágenes, Internet de las cosas y análisis de imágenes hiperespectrales. Además, se llevó a cabo un estudio comparativo de varias técnicas aplicadas a la detección de enfermedades en cultivos. Además, este documento discute los diferentes desafíos a superar y posibles soluciones. Luego, se proporcionan varias sugerencias para abordar estos desafíos. Finalmente, esta investigación ofrece una perspectiva futura que promete ser un recurso altamente útil y valioso para los investigadores que trabajan en el campo de la detección de enfermedades en cultivos.