La inteligencia artificial (IA) está en constante evolución, y su aplicación en el análisis del rendimiento académico es clave para mejorar la calidad educativa y apoyar la toma de decisiones. Esta investigación realiza una revisión sistemática de la literatura sobre el uso de técnicas de IA, como machine learning y deep learning, en el análisis del rendimiento académico en universidades e institutos. Se revisaron artículos publicados entre 2020 y 2024 en bases de datos como Science Direct, Scopus e IEEE Xplore. Los estudios muestran que algoritmos como KNN, redes neuronales profundas (DNN) y árboles de decisión son efectivos para identificar patrones en grandes volúmenes de datos, con DNN alcanzando una precisión más efectiva. La IA mejora la precisión y eficiencia en la evaluación del rendimiento, y se discuten sus implicaciones, limitaciones y futuras direcciones de investigación.