A inteligência artificial (IA) mudou drasticamente o cenário da ciência, indústria, defesa e medicina nos últimos anos. Apoiado pelo poder computacional e armazenamento em nuvem consideravelmente melhorados, o campo da IA mudou da maioria dos estudos teóricos na disciplina da ciência da computação para diversas aplicações da vida real, tais como design de drogas, descoberta de materiais, reconhecimento da fala, auto-condução de carros, publicidade, finanças, imagens médicas e observação astronômica, onde os resultados produzidos pela IA têm sido comprovadamente comparáveis ou mesmo superiores ao desempenho dos especialistas humanos. Nessas aplicações, o que é essencialmente importante para o desenvolvimento da IA são os dados necessários para a aprendizagem da máquina. Apesar de sua importância proeminente, o primeiro processo de desenvolvimento de IA, ou seja, a coleta e preparação de dados, é tipicamente a tarefa mais trabalhosa e é frequentemente um fator limitante para a construção de algoritmos funcionais de IA. A tecnologia Lab-on-a-chip, em particular os microfluidos, é uma plataforma poderosa tanto para a construção quanto para a implementação de IA de uma maneira em larga escala, econômica, de alto rendimento, automatizada e multiplexada, superando assim o gargalo acima. Nesta plataforma, a imagem de alta produtividade é uma ferramenta crítica, pois pode gerar informações de alto conteúdo (por exemplo, tamanho, forma, estrutura, composição, interação) de objetos em larga escala. As imagens de alto rendimento também podem ser emparelhadas com classificação e sequenciamento de DNA/RNA para conduzir um levantamento massivo das relações fenótipo-genótipo cujos dados são demasiado complexos para serem analisados com ferramentas computacionais tradicionais, mas são analisáveis com o poder da IA. Além da sua função como fornecedor de dados, a tecnologia lab-on-a-chip também pode ser empregada para implementar a IA desenvolvida para identificação precisa, caracterização, classificação e previsão de objetos em amostras mistas, heterogêneas ou desconhecidas. Neste artigo de revisão, motivado pela excelente sinergia entre a IA e a tecnologia lab-on-a-chip, esboçamos elementos fundamentais, avanços recentes, desafios futuros e oportunidades emergentes da IA com a tecnologia lab-on-a-chip ou “IA em um chip” para abreviar.