La optimización de los sistemas de suspensión automotriz independientes, que es uno de los pilares principales del rendimiento y confort del vehículo, está atravesando actualmente un cambio revolucionario debido al desarrollo de la inteligencia artificial y la computación cuántica. Este documento tiene como objetivo revisar la optimización multiobjetivo de los parámetros de suspensión, incluyendo la inclinación, el avance y la convergencia, para discutir los complejos problemas de diseño que surgen de consideraciones geométricas y dinámicas. Se discuten en este documento algunas de las metodologías computacionales más comunes, que son los Algoritmos Genéticos, la Optimización por Enjambre de Partículas y el Descenso por Gradiente, junto con las nuevas técnicas de computación cuántica como la computación cuántica basada en puertas y el Recocido Cuántico (QA). Además, esta revisión incorpora información de la práctica de los fabricantes de automóviles que han incorporado el uso de inteligencia artificial y computación cuántica en sus sistemas de suspensión. Sin embargo, aún quedan algunos problemas por resolver, como el costo computacional, la flexibilidad en tiempo real y la aplicabilidad de conceptos teóricos a estructuras de ingeniería reales. Se introducen en este documento algunas direcciones potenciales de investigación futura, como enfoques de optimización híbridos, técnicas cuánticas y materiales adaptativos, que se consideran como direcciones potenciales para el desarrollo futuro. Esta revisión sistemática presenta un marco conceptual para que los investigadores e ingenieros sigan, enfatizando la importancia de la interdisciplinariedad en el desarrollo de sistemas de suspensión inteligentes con objetivos de rendimiento que sean capaces de ajustarse a diversas condiciones de la carretera. Los hallazgos de este trabajo subrayan la creciente importancia de las técnicas computacionales complejas en la industria automotriz moderna y destacan su potencial para dar forma a futuros desarrollos basados en tendencias emergentes y prácticas de la industria.