Evasão fiscal é um problema enfrentado pelos governos de todo mundo. O uso de IA tem sido uma alternativa viável para combater esse problema. Neste contexto, esse trabalho tem como objetivo identificar como a IA auxilia no combate à evasão fiscal. Para isso, foi desenvolvido uma revisão sistemática da literatura, encontrando 738 artigos, dos quais 18 foram selecionados para esta revisão. A revisão investiga os tipos de algoritmos utilizados, a forma de validação dos modelos e os desafios encontrados durante as pesquisas. Os resultados demonstram um panorama geral das últimas pesquisas desta área, as lacunas nas pesquisas atuais e classificação das técnicas utilizadas recentemente.

Este artigo apresenta uma revisão de literatura com o objetivo de identificar como a integração e análise de dados ajudam a melhorar a governança em ambientes urbanos. O estudo selecionou e analisou de forma sistemática quinze artigos publicados entre os anos de 2017 e 2019. Os resultados obtidos evidenciam lacunas relacionadas a dados abertos, como a inexistência de um vocabulário comum para os dados e a falta de qualidade dos dados disponibilizados, dificultando a integração de dados para dar suporte a tomada de decisão.