O campo de aplicações financeiras tem se tornado cada vez mais complexo e desafiador, com comportamentos não lineares e incertos que mudam com o tempo. Diante disso, as técnicas de inteligência computacional, incluindo redes neurais, algoritmos genéticos e lógica difusa, têm ganhado destaque como soluções promissoras para a automatização de decisões no mercado financeiro. Este artigo tem como objetivo explorar os estudos recentes que abordam o uso dessas técnicas e discutir suas aplicações, vantagens e limitações. Trata-se de uma revisão de literatura narrativa, de caráter descritivo exploratório. A coleta de literatura foi realizada nas bases de dados Science Direct e Scopus, utilizando palavras-chave relacionadas ao tema. Conclui-se que as técnicas de inteligência computacional têm se mostrado capazes de resolver problemas altamente não lineares e variantes no tempo, tornando-se assim uma abordagem eficaz para automatizar operações no mercado financeiro.