Las pandemias y enfermedades infecciosas se superan mediante la vacunación, que sirve como medida preventiva. Sin embargo, las vacunas también generan preocupaciones públicas; la aprensión y las dudas públicas desafían la aceptación de nuevas vacunas. Las vacunas contra el COVID-19 recibieron una reacción igualmente hostil por parte del público. Además, la desinformación de las redes sociales, comentarios contradictorios de expertos médicos e informes de reacciones adversas llevaron a percepciones negativas sobre la vacuna contra el COVID-19. Muchos investigadores analizaron los diferentes sentimientos de las personas con respecto a la vacuna contra el COVID-19 utilizando enfoques de inteligencia artificial (IA). Este estudio es el primer intento de revisar el papel de los enfoques de IA en el análisis de sentimientos relacionados con la vacunación contra el COVID-19. Con este propósito, se recopilan ideas de publicaciones que analizan (a) los enfoques utilizados para desarrollar herramientas de análisis de sentimientos, (b) las principales fuentes de datos, (c) las fuentes de datos disponibles y (d) la percepción pública de la vacuna contra el COVID-19. El análisis sugiere que los tweets relacionados con la percepción pública del COVID-19 son analizados principalmente utilizando TextBlob. Además, en gran medida, los investigadores han empleado el modelo de Asignación Latente de Dirichlet para el modelado de temas de los datos de Twitter. Otro descubrimiento pertinente hecho en nuestro estudio es la variación en los sentimientos de las personas con respecto a la vacuna contra el COVID-19 en diferentes regiones. Anticipamos que nuestra revisión sistemática servirá como una fuente integral para la comunidad investigadora para determinar la técnica y fuente de datos adecuadas para sus necesidades. Nuestros hallazgos también brindan información a la comunidad de investigación para ayudarles en su trabajo futuro en el dominio actual.