Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya kebutuhan akan sistem pengendalian mutu yang lebih konsisten dan berbasis teknologi dalam industri kelapa sawit, khususnya dalam penentuan tingkat kematangan tandan buah segar (TBS) yang selama ini masih bergantung pada penilaian manual yang subjektif. Studi ini bertujuan untuk mensintesis perkembangan metode berbasis kecerdasan buatan (AI), terutama computer vision dan deep learning, dalam klasifikasi kematangan TBS. Metodologi yang digunakan adalah Systematic Literature Review terhadap 37 artikel terindeks Scopus periode 2020–2026. Hasil penelitian menunjukkan pergeseran signifikan dari metode machine learning konvensional ke model deep learning berbasis CNN dengan akurasi umumnya di atas 90%. Implementasi teknologi ini juga mulai mengarah pada sistem real-time berbasis perangkat mobile dan industri. Secara kebijakan, temuan ini menegaskan potensi AI dalam meningkatkan efisiensi, konsistensi, dan keberlanjutan tata kelola industri sawit melalui digitalisasi proses panen dan pengolahan.