Penelitian ini dilatarbelakangi oleh pentingnya pengendalian kualitas dalam industri kelapa sawit, khususnya dalam klasifikasi kematangan tandan buah segar (FFB) yang memengaruhi efisiensi pengolahan. Studi ini bertujuan untuk meninjau secara sistematis penerapan kecerdasan buatan (AI), khususnya visi komputer dan deep learning, dalam klasifikasi kematangan FFB. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) yang menganalisis 37 artikel ilmiah (2020–2026). Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknologi deep learning, terutama jaringan saraf konvolusional (CNN), mampu mencapai akurasi lebih dari 90% dalam pengklasifikasian kematangan FFB, dengan peningkatan signifikan menggunakan teknik transfer learning. Implikasi penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan AI dalam pengendalian kualitas FFB dapat meningkatkan konsistensi dan efisiensi operasional, serta memiliki potensi besar untuk diintegrasikan dalam sistem pengolahan kelapa sawit.