Los algoritmos de localización y mapeo visual intentan estimar, a partir de imágenes, modelos geométricos que expliquen el movimiento del ego y las posiciones de los objetos en una escena real. El éxito de estas tareas depende directamente de la calidad y disponibilidad de los datos visuales, ya que la información se recupera de los cambios visuales en las imágenes. La selección de fotogramas clave es un enfoque comúnmente utilizado para reducir la cantidad de datos a procesar, así como para evitar que se considere información inútil o incorrecta durante la optimización. Este estudio tiene como objetivo identificar, analizar y resumir los métodos presentes en la literatura para la selección de fotogramas clave en el contexto de la localización y el mapeo visual. Adoptamos una revisión sistemática de la literatura (SLR) como base de nuestro trabajo, construida sobre una metodología bien definida. Hasta donde sabemos, esta es la primera revisión relacionada con este tema. Los resultados muestran que hay una falta de estudios en la literatura que aborden directamente el problema de la selección de fotogramas clave en este contexto de aplicación y una deficiencia en las pruebas y validación de los métodos propuestos. Además de estos hallazgos, también proponemos una categorización actualizada de los métodos propuestos sobre las categorías bien discutidas presentes en la literatura. Creemos que esta SLR es un paso hacia el desarrollo de un cuerpo de conocimiento en la selección de fotogramas clave dentro del contexto de las tareas de localización y mapeo visual, fomentando el desarrollo de métodos más teóricos y menos heurísticos y un proceso sistemático de pruebas y validación.