Esta revisión sistemática de la literatura examina la integración del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la ingeniería de requisitos de software (SRE) desde 1991 hasta 2023. Enfocándose en la mejora de los procesos de requisitos de software a través de la innovación tecnológica, este estudio abarca una amplia gama de artículos académicos, papers de conferencias e informes clave de revistas y conferencias, incluyendo datos de Scopus, IEEE Xplore, ACM Digital Library y Clarivate. Nuestra metodología emplea tanto herramientas bibliométricas cuantitativas, como análisis de tendencias de palabras clave y mapeo temático, como análisis de contenido cualitativo para proporcionar una síntesis sólida de las tendencias actuales y futuras direcciones. Los hallazgos reportados subrayan los roles esenciales de técnicas computacionales avanzadas como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y los modelos de lenguaje grandes en la mejora y automatización de tareas de SRE. Esta revisión destaca la adopción progresiva de estas tecnologías en respuesta a la creciente complejidad de los sistemas de software, enfatizando su significativo potencial para mejorar la precisión y eficiencia de las prácticas de ingeniería de requisitos, al mismo tiempo que señala los desafíos de integrar la inteligencia artificial (IA) y el PLN en los flujos de trabajo de SRE existentes. La exploración sistemática de las contribuciones históricas y las tendencias emergentes ofrece nuevas ideas sobre la interacción dinámica entre los avances tecnológicos y sus aplicaciones prácticas en SRE.