La creciente gravedad del problema de escasez de mano de obra en la industria del aceite de palma de Malasia ha creado la necesidad de explorar otras vías para la recolección de racimos de frutos frescos de palma (FFBs) como a través del despliegue de robots autónomos. Sin embargo, el primer paso para utilizar un sistema autónomo para cosechar FFBs es identificar cuáles FFBs han madurado y están listos para ser cosechados. En este trabajo, revisamos los métodos previos y actuales para identificar la madurez de los racimos de frutos frescos según lo encontrado en la literatura. Los diferentes métodos fueron luego comparados en términos de los tipos de datos de muestra utilizados, modalidades de sensores y tipos de clasificadores utilizados con un enfoque particular en la viabilidad de cada método para su aplicación en el campo. De los 51 artículos revisados, que incluyen un total de 11 enfoques únicos, se encontró que el método más viable para detectar FFBs maduros en el campo es una combinación de visión por computadora y aprendizaje profundo. Este sistema tiene la ventaja de ser un enfoque sin contacto, de bajo costo y capaz de operar en tiempo real con alta precisión.