芬顿催化作为高效高级氧化技术，在废水处理等领域应用广泛，但传统芬顿体系存在反应机理复杂、条件调控困难、催化剂设计低效等问题。机器学习凭借强大的高维数据处理与非线性拟合能力，为芬顿催化的智能化发展提供了新路径。本文梳理机器学习在芬顿催化领域的应用现状，分析不同算法的应用特点，探讨当前应用中的核心瓶颈，结合最新研究成果提出优化策略与发展方向，旨在为机器学习与芬顿催化的深度融合提供理论参考，推动芬顿催化技术向精准化、高效化、智能化升级，助力水处理领域减污降碳协同发展。