Las aplicaciones avanzadas impulsadas por datos digitales han evolucionado y han tenido un impacto significativo en el sector del transporte en los últimos años. Esta revisión sistemática examina los enfoques de procesamiento de lenguaje natural (NLP) aplicados a dominios relacionados con la seguridad en la aviación. Los autores utilizan los Elementos de Informe Preferidos para Revisiones Sistemáticas y Metaanálisis (PRISMA) para llevar a cabo esta revisión, y se examinan tres bases de datos (Web of Science, Scopus y Documentación Internacional de Investigación en Transporte). Se revisan artículos académicos del período 2010-2022 después de aplicar dos rondas de criterios de filtrado. Se investigan los subdominios, incluidos el análisis de informes de incidentes/accidentes de aviación y las comunicaciones de control de tráfico aéreo (ATC). Se identifican y resumen los enfoques específicos de NLP, los algoritmos de aprendizaje automático relacionados, los modelos de causalidad adicionales y el rendimiento correspondiente. Además, se discuten los desafíos y limitaciones de las aplicaciones actuales de NLP en la aviación, como la ambigüedad, la falta de datos de entrenamiento y la falta de soporte multilingüe. Finalmente, esta revisión descubre oportunidades futuras para aprovechar los modelos de NLP para facilitar la seguridad y la eficiencia del sistema de aviación.