En esta revisión sistemática de la literatura, profundizamos en el ámbito del reconocimiento de intenciones en el contexto de la informática forense y el cibercrimen. El aumento del cibercrimen se ha convertido en una preocupación importante para individuos, organizaciones y gobiernos en todo el mundo. La informática forense es un campo que se ocupa de la investigación y análisis de evidencia digital con el fin de identificar, preservar y analizar información que puede ser utilizada como prueba en un tribunal de justicia. El reconocimiento de intenciones es un subcampo de la inteligencia artificial que se ocupa de la identificación de las intenciones de los agentes basándose en sus acciones y cambios de estado. En el contexto del cibercrimen, el reconocimiento de intenciones puede ser utilizado para identificar las intenciones de los cibercriminales e incluso predecir sus acciones futuras. Empleando un enfoque de revisión sistemática PRISMA, recopilamos artículos de investigación de revistas de renombre y los categorizamos en tres enfoques de modelado distintos: basado en lógica, basado en aprendizaje automático clásico y basado en aprendizaje profundo. Notablemente, el reconocimiento de intenciones ha trascendido su confinamiento histórico a la seguridad de redes, abordando ahora desafíos críticos en varios subdominios, incluidos los ataques de ingeniería social, las vulnerabilidades de las cajas negras de inteligencia artificial y la seguridad física. Si bien el aprendizaje profundo emerge como el paradigma dominante, su falta inherente de transparencia plantea un desafío en el ámbito de la informática forense. Sin embargo, es imperativo que los modelos desarrollados para la informática forense posean atributos intrínsecos de explicabilidad y coherencia lógica, fomentando así la confianza judicial, mitigando sesgos y manteniendo la responsabilidad por sus determinaciones. Con este fin, abogamos por soluciones híbridas que combinen explicabilidad, razonabilidad, eficiencia y precisión. Además, proponemos la creación de una taxonomía para definir con precisión el reconocimiento de intenciones, allanando el camino para futuros avances en este campo fundamental.