Se llevó a cabo una revisión bibliográfica sistemática sobre la aplicación de modelos y herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en cirugía oral, con el fin de identificar las tendencias, beneficios, limitaciones y desafíos en su integración clínica. La investigación utilizó la metodología PRISMA, evaluando un total de 15 artículos publicados entre 2015 y 2023, seleccionados tras una búsqueda en bases de datos como PubMed, Scopus y Web of Science. Los estudios analizados emplearon técnicas de machine learning, redes neuronales, algoritmos de clasificación y procesamiento de imágenes, enfocados en diagnósticos, planificación quirúrgica, predicción de riesgos y personalización de tratamientos. Los hallazgos mostraron que estos modelos mejoran la precisión diagnóstica, optimizan la toma de decisiones y reducen errores clínicos, aunque enfrentan retos relacionados con la calidad de datos, la interpretabilidad de los modelos y los costos de implementación. Los resultados indicaron que la mayoría de los estudios (p < 0.05) demostraron beneficios estadísticamente significativos en la mejora de resultados clínicos y en la eficiencia de los procedimientos quirúrgicos, destacando la potencialidad de las tecnologías de IA para transformar la práctica odontológica. Sin embargo, persisten barreras para su adopción generalizada, como la necesidad de estandarización de protocolos, la adaptación del personal y la consideración de aspectos éticos. Los resultados sugieren que el uso de herramientas de inteligencia artificial en cirugía oral representa una innovación con alto potencial, aunque requiere mayores esfuerzos para superar obstáculos y promover su integración efectiva en la práctica clínica diaria.