La tecnologia existente para el reconocimiento automatico de imagenes ha impactado el campo de la medicina apoyando, en forma cada vez mas confiable, los diagnosticos que los profesionales medicos realizan de forma manual. En el caso de la deteccion de lesiones ocupantes de espacio (LOE) renales, se han desarrollado muchos estudios que aplican diferentes tecnicas para la segmentacion de imagenes del rinon, y que han generado nuevos modelos propuestos que aportan al fortalecimiento del trabajo que se viene realizando en el reconocimiento de imagenes medicas de forma automatica. El presente articulo hace una descripcion de los diversos avances que se han reportado en la literatura cientifica con respecto a la segmentacion del rinon y de sus LOE en imagenes medicas de diferentes fuentes como tomografia computarizada, resonancia magnetica y ultrasonido. En ese sentido, se realizo una revision sistematica de los articulos publicados, validando el nivel cientifico y el medio donde se publico a traves de la plataforma Scimago Journal & Country Rank, seleccionando fechas de publicacion desde el ano 2005 en adelante. Las palabras claves para realizar busqueda fueron «Kidney Tumor», «Kidney Cancer», «Kidney Segmentation», «Renal Cell Carcinoma», «Renal Tumors», «Renal Cysts», «Automatic Segmentation Kidney». Este articulo brinda un panorama del trabajo que viene desarrollando la comunidad academica y cientifica con respecto al reconocimiento automatico de tumores renales y el avance en el desarrollo de modelos mas avanzados que ofrecen un nivel mas alto de sensibilidad, especificidad y precision en la deteccion de enfermedades del referido organo, particularmente, en imagenes medicas