La convergencia de la moda y la tecnología ha creado nuevas oportunidades para la creatividad, la conveniencia y la sostenibilidad a través de la integración de la visión por computadora y la inteligencia artificial. Esta revisión sistemática, siguiendo las directrices de PRISMA, examina 200 estudios publicados entre 2017 y 2025 para analizar técnicas computacionales para el diseño de prendas, accesorios, cosméticos y coordinación de atuendos en tres áreas clave: enfoques de diseño generativo, métodos de simulación virtual y sistemas de recomendación personalizados. Evaluamos de manera integral arquitecturas de aprendizaje profundo, conjuntos de datos y métricas de rendimiento empleadas para la síntesis de artículos de moda, pruebas virtuales, simulación de telas y recomendación de atuendos. Los hallazgos clave revelan avances significativos en la generación de moda basada en redes generativas antagónicas (GAN) y en difusión, simulaciones basadas en física que logran un rendimiento en tiempo real en dispositivos móviles y de realidad virtual (VR), y sistemas de recomendación conscientes del contexto que integran fuentes de datos multimodales. Sin embargo, persisten desafíos, incluidos la escasez de datos, las limitaciones computacionales, las preocupaciones de privacidad y el sesgo algorítmico. Proponemos direcciones prácticas para el desarrollo responsable de la IA en aplicaciones de moda y textiles, enfatizando la necesidad de conjuntos de datos inclusivos, algoritmos transparentes y prácticas computacionales sostenibles. Esta revisión proporciona a investigadores y profesionales de la industria una síntesis integral de las capacidades actuales, limitaciones y oportunidades futuras en la intersección de la visión por computadora y el diseño de moda.