Esta revisión sistemática de la literatura investiga las aplicaciones recientes de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de la cadena de suministro (SCM), particularmente en los ámbitos de resiliencia, optimización de procesos, sostenibilidad y desafíos de implementación. El estudio está motivado por las lagunas identificadas en revisiones anteriores, que a menudo excluyen la literatura publicada después de 2020 y carecen de un análisis integrado de las contribuciones de la IA a lo largo de múltiples fases de la cadena de suministro. La revisión tiene como objetivo proporcionar una síntesis actualizada de las tecnologías de IA, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA generativa, y su implementación práctica entre 2021 y 2024. Siguiendo el marco PRISMA, se aplicó una metodología rigurosa utilizando la base de datos Scopus, complementada por análisis bibliométricos y de contenido. Se seleccionaron un total de 66 estudios basados en criterios de inclusión predefinidos y se evaluaron por su calidad metodológica y relevancia temática. Los hallazgos revelan una clasificación diversa de las aplicaciones de IA a lo largo de las fases estratégicas y operativas de la SCM y destacan técnicas emergentes como la IA explicativa, los sistemas neurosimbólicos y el aprendizaje federado. La revisión también identifica barreras persistentes como la gobernanza de datos, preocupaciones éticas y escalabilidad. La investigación futura debería centrarse en la colaboración híbrida entre IA y humanos, la transparencia a través de modelos explicativos y la integración con tecnologías como IoT y blockchain. Esta revisión contribuye a la literatura al ofrecer una síntesis estructurada del impacto transformador de la IA en la SCM y al delinear direcciones clave de investigación para guiar futuras investigaciones y prácticas gerenciales.