El cáncer de cuello uterino (CCU) representa una de las principales causas de morbilidad y mortalidad femenina a nivel mundial, especialmente en regiones con acceso limitado a servicios de diagnóstico temprano. En este contexto, las técnicas de inteligencia artificial (IA), particularmente el aprendizaje automático, han emergido como herramientas prometedoras para apoyar el diagnóstico mediante el análisis de imágenes colposcópicas. Este estudio realiza una revisión sistemática de investigaciones recientes que aplican métodos de IA para detectar CCU utilizando imágenes médicas. El objetivo fue identificar las técnicas más utilizadas, sus resultados diagnósticos y las tendencias emergentes en el campo. Se analizaron 35 estudios que emplean principalmente redes neuronales convolucionales (CNN), modelos híbridos como ResNet, MobileNet, EfficientNet y técnicas más avanzada...