Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan peningkatan kualitas dan konsistensi dalam penilaian kematangan tandan buah segar (TBS) kelapa sawit yang selama ini masih bergantung pada inspeksi manual yang subjektif. Studi ini bertujuan mensintesis perkembangan metode berbasis kecerdasan buatan, khususnya computer vision dan deep learning, dalam klasifikasi kematangan dan pengendalian mutu. Metodologi yang digunakan adalah systematic literature review berbasis PRISMA terhadap 37 artikel ilmiah periode 2020–2026. Hasil menunjukkan pergeseran signifikan dari metode machine learning konvensional menuju model deep learning, terutama CNN dengan akurasi umumnya di atas 90%. Kinerja model sangat dipengaruhi oleh kualitas dataset, validasi, dan kondisi implementasi. Selain itu, mulai berkembang penerapan sistem real-time berbasis mobile dan conveyor yang mendukung integrasi industri. Implikasinya, adopsi AI berpotensi meningkatkan efisiensi, konsistensi, dan transparansi dalam tata kelola kualitas sektor kelapa sawit, meski masih memerlukan standardisasi data dan validasi lintas lokasi.