En el abordaje de los problemas de gestión de activos y pasivos (ALM), la programación objetivo (GP) se ha aplicado ampliamente para integrar múltiples objetivos. Sin embargo, resulta insuficiente para manejar los cambios de datos en ALM causados por fluctuaciones de tasas de interés. Por lo tanto, se necesita un método de optimización de ALM más robusto y mejorado para gestionar las fluctuaciones en los ratios financieros en ALM. Este estudio introduce un enfoque novedoso al combinar una revisión sistemática de literatura (SLR) con el método de informe de preferencia para revisiones sistemáticas y metaanálisis (PRISMA) y análisis bibliométrico para investigar la aplicación de modelos de programación objetivo robusta (RGP) en ALM. La metodología implicó la planificación, búsqueda y selección, análisis e interpretación de resultados como parte del proceso de SLR. Utilizando PRISMA, se identificaron siete publicaciones relevantes. Los resultados de esta SLR presentan una nueva estrategia para combinar programación objetivo y optimización robusta para mejorar ALM. Los pasos de desarrollo del modelo incluyen la construcción de modelos de programación objetivo ponderados (WGP) o lexicográficos (LGP), utilizando análisis factorial para ratios financieros, aplicando el método del mejor-peor o ponderación aditiva simple (SAW) para la priorización, y modelando la incertidumbre de los ratios financieros con contrapartes robustas. Esta investigación sienta las bases para estudios futuros y ofrece orientación a empresas no financieras sobre la adopción de RGP para decisiones estratégicas de ALM y la optimización de ALM bajo incertidumbre.