Introducción: La Tomografía computada de doble energía (TCDE) y sus algoritmos de descomposición y cuantificación son herramientas claves en el diagnóstico, seguimiento y tratamiento en pacientes oncológicos, mejorando la calidad y la diferenciación tisular de la tomografía convencional (TC). Objetivo: Describir los principales aportes de la TCDE con contraste para un mejor diagnóstico, tratamiento y seguimiento en los pacientes oncológicos. Metodología: Se realizó una revisión narrativa de artículos en inglés publicados entre el 2020 al 2025, estos fueron extraídos de Google Scholer y PubMed. Descripción de hallazgos: Se revisaron 445 artículos, según los criterios de inclusión y exclusión se incluyeron 20 artículos para la extracción de datos y por recomendación de expertos se agregaron 2 artículos en español y 1 en inglés de los cuales se encontraron, que los mapas de concentración de iodo (IC) y sin contraste (VNC), mejoran la precisión, reducen la dosis de radiación (DR) en un 65%. Las imágenes monocromáticas virtuales (VMI) y los mapas sin calcio (VNca), aumentan la sensibilidad hasta un 99% en la detención, caracterización de las lesiones tumorales y disminuyen la presencia de artefactos en tomografía. Además la TCDE supera al método RECIST en un 90% y optimiza la planificación en radioterapia con sus mapas Zeff y densidad electrónica (DE). Conclusión: La TCDE y sus algoritmos tiene una sensibilidad y especificidad > 90% en diagnóstico de lesiones oncológicas, reduce la DR, y de contraste (DC) entre un 50 – 70 % y permite una valoración funcional con múltiples parámetros.Introduction: Dual-energy computed tomography (DECT) and its decomposition and quantification algorithms are key tools in the diagnosis, follow-up, and treatment of cancer patients, improving the quality and tissue differentiation of conventional tomography (CT). Objective: To describe the main contributions of contrast-enhanced DECT for a better diagnosis, treatment, and follow-up of cancer patients. Methodology: A narrative review of articles in English published between 2020 and 2025 was carried out, these were extracted from Google Scholar and PubMed. Description of findings: 445 articles were reviewed, according to the inclusion and exclusion criteria, 20 articles were included for data extraction and, upon the recommendation of experts, 2 articles in Spanish and 1 in English were added, of which it was found that iodine concentration (IC) and non-contrast (NCV) maps improve accuracy and reduce radiation dose (RD) by 65%. Virtual monochromatic imaging (VMI) and calcium-free maps (VNca) increase sensitivity up to 99% in the detection and characterization of tumor lesions and reduce the presence of artifacts in tomography. In addition, DCET outperforms the RECIST method by 90% and optimizes radiotherapy planning with its Zeff and electron density (ED) maps. Conclusion: DCET and its algorithms have a sensitivity and specificity > 90% in the diagnosis of oncological lesions, reduces DR and contrast enhancement (CD) by 50 - 70% and allows a functional assessment with multiple parameters.