El descubrimiento y desarrollo de fármacos es un proceso complicado y arduo que implica un gran esfuerzo interdisciplinar. A grandes rasgos, el proceso puede dividirse en dos partes: la preclínica y la clínica, que juntas pueden durar hasta 12 años y costar entre 2 y 3 billones de dólares. Debido a la compleja naturaleza de la creación de nuevos medicamentos, que implica consideraciones bioquímicas y fisicoquímicas, así como consideraciones de seguridad y eficacia clínica, el proceso de descubrimiento de fármacos se caracteriza por una alta tasa de fracasos. En la era de la información, este proceso de desarrollo suele estar asociado a la generación de grandes cantidades de datos. La inteligencia artificial ha permitido aprovechar estos datos para acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos y evitar posibles escollos que puedan llevar al fracaso de la comercialización de un medicamento. En esta revisión analizamos los nuevos avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático en diferentes partes del proceso de descubrimiento de fármacos, desde la síntesis química hasta la selección de candidatos para los ensayos clínicos. Se muestra que la inteligencia artificial se ha aplicado en todas las etapas del descubrimiento de fármacos y se ha utilizado en gran medida para revolucionar los métodos de investigación tradicionales. La inteligencia artificial no sólo se ha utilizado para facilitar y acelerar los procesos de descubrimiento, sino también para obtener conocimientos y detectar patrones que no se conocían antes. El uso de inteligencia artificial es indispensable para el futuro del descubrimiento de fármacos.