Penelitian ini mengkaji perkembangan teknologi deteksi kematangan buah kelapa sawit yang berperan penting dalam menentukan waktu panen optimal guna meningkatkan tingkat ekstraksi minyak dan kualitas minyak sawit mentah. Studi ini bertujuan memetakan berbagai teknik deteksi kematangan, mengevaluasi efektivitasnya, serta merumuskan kerangka penilaian teknologi yang komprehensif. Metode yang digunakan adalah tinjauan literatur kualitatif terhadap 88 publikasi ilmiah periode 2020–2026 dengan pendekatan sintesis tematik. Hasil kajian menunjukkan bahwa teknologi berbasis kecerdasan buatan—khususnya deep learning seperti CNN dan YOLO—menjadi pendekatan paling dominan dengan akurasi di atas 95%, sementara metode spektroskopi menawarkan presisi sangat tinggi namun terbatas oleh biaya dan implementasi. Integrasi sensor IoT, drone, dan penginderaan jauh juga membuka peluang pemantauan perkebunan secara terpadu. Penelitian ini menegaskan bahwa pemilihan teknologi harus mempertimbangkan aspek teknis, ekonomi, dan aksesibilitas, serta memerlukan dukungan kebijakan, model koperasi, dan penguatan kapasitas petani agar inovasi pertanian presisi dapat diadopsi secara inklusif dan berkelanjutan dalam industri sawit global.