Este artículo ofrece una revisión exhaustiva de la privacidad diferencial (PD) como marco para abordar las preocupaciones sobre privacidad derivadas de la proliferación de datos personales. Abarca los fundamentos teóricos, los mecanismos prácticos y las aplicaciones prácticas de la PD, en particular explorando las herramientas algorítmicas y los desafíos específicos del dominio en el aprendizaje automático que preserva la privacidad y la generación de datos sintéticos. También destaca los problemas de usabilidad en los sistemas de PD y la necesidad de mejorar la comunicación y la transparencia. Su objetivo es ayudar a investigadores y profesionales a desenvolverse en el cambiante panorama de la privacidad de datos.
