En los últimos años, la inteligencia artificial ha ganado un impulso significativo en las ciencias de la Tierra, impulsando un cambio de enfoques cualitativos a metodologías cuantitativas basadas en datos. En la geomorfología, las técnicas de inteligencia artificial se aplican ahora a múltiples escalas y para diversos propósitos, aprovechando un amplio espectro de métodos que incluyen aprendizaje automático supervisado y no supervisado, algoritmos de regresión, modelos de clasificación, técnicas de agrupamiento, redes neuronales y reducción de dimensionalidad. Este estudio presenta un análisis bibliométrico estructurado de la literatura científica indexada en Scopus, analizando más de 2000 artículos publicados entre 1990 y 2024. A través de un enfoque bibliométrico, exploramos tendencias temporales, las técnicas de inteligencia artificial más comúnmente utilizadas, dominios temáticos, patrones geográficos y palabras clave asociadas. Los resultados revelan el uso generalizado de la inteligencia artificial en áreas geomorfológicas clave, particularmente en contextos fluviales, costeros y de erosión, junto con la adopción de una rica variedad de algoritmos. El estudio también destaca la amplia gama de técnicas de IA aplicadas en la investigación geomorfológica, que van desde modelos tradicionales de aprendizaje automático hasta arquitecturas neuronales avanzadas. Esta revisión proporciona una visión crítica del panorama actual y esboza direcciones futuras para apoyar una adopción más transparente, equitativa e integrada de la inteligencia artificial en la investigación geomorfológica. Los hallazgos de este estudio son relevantes para una amplia gama de partes interesadas. Los investigadores y candidatos a doctorado pueden utilizar los resultados para identificar trayectorias temáticas y metodológicas dominantes y detectar áreas poco exploradas. Los científicos de datos y especialistas en IA pueden beneficiarse de las aplicaciones mapeadas para implementar técnicas avanzadas en contextos geomorfológicos. El análisis también ofrece información útil para las agencias de financiamiento que buscan apoyar el desarrollo de investigaciones estratégicas y equitativas, particularmente en regiones subrepresentadas. Finalmente, los editores de revistas y editores pueden utilizar las tendencias emergentes para informar el diseño de números temáticos y prioridades de investigación.