Las lesiones musculoesqueléticas son una carga significativa para los sistemas de salud, lo que subraya la importancia de un diagnóstico y tratamiento precisos. Sin embargo, los métodos tradicionales pueden ser limitados en términos de precisión y eficacia. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) se ha destacado como una herramienta prometedora, capaz de analizar grandes volúmenes de datos clínicos y radiológicos, mejorando tanto el diagnóstico como la personalización de las intervenciones terapéuticas. Este artículo tiene como objetivo evaluar la eficacia de la IA en el diagnóstico y tratamiento de lesiones musculoesqueléticas, buscando determinar su capacidad para mejorar la precisión diagnóstica y la efectividad terapéutica. Se realizó una revisión exploratoria basada en el marco metodológico PRISMA, en la que se identificaron y analizaron estudios relevantes mediante una búsqueda exhaustiva en bases de datos científicas. Los resultados indican que la IA mejora significativamente la precisión del diagnóstico temprano de lesiones musculoesqueléticas, superando las limitaciones de los métodos tradicionales al identificar y analizar patologías complejas con mayor rapidez y exactitud. Además, se observa un papel crucial de la IA en la personalización de los tratamientos, adaptando las recomendaciones terapéuticas a las características individuales de los pacientes, lo que potencialmente mejora los resultados clínicos. No obstante, la implementación de la IA en la práctica clínica no está exenta de desafíos. La aceptación por parte de los profesionales de la salud y de los pacientes, así como las preocupaciones éticas sobre la seguridad y la privacidad de los datos médicos, representan barreras significativas. Es crucial que la implementación de estas tecnologías considere rigurosamente estos aspectos para garantizar una integración efectiva y ética en la práctica clínica. Este estudio sugiere que, si bien la IA tiene un gran potencial para transformar el manejo de las lesiones musculoesqueléticas, es necesario continuar con la investigación para abordar los desafíos éticos y prácticos, asegurando así una aplicación segura y eficaz en la medicina clínica.