Las citas no asistidas en el sector salud son un problema que enfrentan los centros médicos de todo el mundo, y entender los factores asociados con el comportamiento de no asistir es esencial. En las últimas décadas, la inteligencia artificial ha tomado lugar en el campo médico y los algoritmos de aprendizaje automático pueden ahora funcionar como una herramienta eficiente para entender el comportamiento de los pacientes y lograr una mejor asignación de citas médicas en los sistemas de programación. En este trabajo, proporcionamos una revisión sistemática de la literatura (RSL) de técnicas de aprendizaje automático aplicadas a las citas no asistidas con el objetivo de establecer el estado actual del arte. Basado en una RSL siguiendo el procedimiento PRISMA, se encontraron y analizaron 24 artículos, en los cuales se sintetizaron las características de la base de datos, los algoritmos y las métricas de rendimiento de cada estudio. También se analizaron los resultados respecto a qué factores tienen un mayor impacto en las tasas de citas perdidas. Los resultados indican que los algoritmos más apropiados para construir los modelos son los algoritmos de árboles de decisión. Además, los determinantes más significativos de no asistir estaban relacionados con la edad del paciente, si el paciente había faltado a una cita anterior y la distancia entre la cita y la programación del paciente.