La predicción del desempeño escolar en estudiantes de nivel superior, entre otras ventajas, permite identificar tempranamente a los estudiantes que se encuentran en riesgo y reconocer las áreas de mejora del sistema educativo. Con algoritmos de inteligencia artificial es posible encontrar patrones en los datos que indiquen cuando un estudiante está en riesgo académico e intervenir a tiempo según el tomador de decisiones considere. Esta investigación presenta un análisis descriptivo e indagatorio de las publicaciones relacionadas con la predicción del desempeño escolar en Iberoamérica entre los años 2018 a 2022. Se analizaron las siguientes variables: año de publicación, algoritmos, tamaño de la muestra, resultados y factores relacionados con el desempeño escolar. Los resultados muestran que los algoritmos más utilizados son los árboles de clasificación y las redes neuronales artificiales, con tamaños de muestra variados relacionados con el número de variables analizadas, la cuales corresponden mayormente a factores socioeconómicos y cognitivos.