Los olores de código están asociados a un mal diseño y estilo de programación, lo que a menudo degrada la calidad del código y dificulta su comprensión y mantenibilidad. Objetivo: identificar estudios publicados que proporcionen evidencia de la influencia de los olores de código en la ocurrencia de errores de software. Método: realizamos una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL) para alcanzar el objetivo planteado. Resultados: la RSL seleccionó estudios desde julio de 2007 hasta septiembre de 2017, que analizaron el código fuente de proyectos de software de código abierto y varios olores de código. Basándonos en la evidencia de 16 estudios cubiertos en esta RSL, concluimos que 24 olores de código son más influyentes en la ocurrencia de errores en relación con los demás olores analizados. En contraste, tres estudios informaron que al menos 6 olores de código son menos influyentes en tales ocurrencias. La evidencia de los estudios seleccionados también señala herramientas, técnicas y procedimientos que deberían aplicarse para analizar la influencia de los olores. Conclusiones: hasta donde sabemos, esta es la primera RSL que tiene como objetivo este propósito. Este estudio proporciona una comprensión actualizada y estructurada de la influencia de los olores de código en la ocurrencia de errores de software basada en hallazgos sistemáticamente recopilados de una lista de referencias relevantes en la última década.