Este estudo objetivou realizar uma revisão integrativa acerca do uso de machine learning como ferramenta auxiliar no processo diagnóstico em casos com avaliação neuropsicológica. Para tanto, conduziu-se uma busca por artigos publicados na última década e indexados nas bases de dados SciELO, PePsic, LILACS, BVS, PubMed, MedLine, APA PsycNET e Science Direct, utilizando tanto os termos em português “machine learning” AND “avaliação neuropsicológica” AND “diagnóstico” quanto em inglês “machine learning” AND “neuropsychological assessment” AND “diagnosis”. A amostra final contou com 31 artigos publicados apenas língua inglesa. Os estudos analisados demonstraram a adequada identificação de distintos diagnósticos mesmo com base em diferenciações sutis. Os algoritmos utilizados consideraram informações decorrentes de testes psicométricos, de neuroimagens, de histórico clínico e familiar, assim como exames que contemplassem biomarcadores fisiológicos e, em alguns casos, genéticos. Apesar da ampla literatura internacional e dos avanços aprofundados dos estudos na temática abordada, destaca-se a escassez de publicações no Brasil e o impacto dessa lacuna científica no desenvolvimento da neuropsicologia e dos processos diagnósticos no contexto brasileiro.