YOLO (You Look Only Once) es un algoritmo basado en redes neuronales profundas con capacidades de detección de objetos en tiempo real. Esta tecnología de vanguardia está ampliamente disponible, principalmente debido a su rapidez y precisión. Desde su concepción, YOLO se ha aplicado para detectar y reconocer señales de tráfico, peatones, semáforos, vehículos, y más. El objetivo de esta investigación es analizar sistemáticamente el algoritmo de detección de objetos YOLO, aplicado a sistemas de detección y reconocimiento de señales de tráfico, desde cinco aspectos relevantes de esta tecnología: aplicaciones, conjuntos de datos, métricas, hardware y desafíos. Este estudio realiza una revisión sistemática de la literatura de estudios sobre detección y reconocimiento de señales de tráfico utilizando YOLO publicados en los años 2016-2022. La búsqueda encontró 115 estudios primarios relevantes para el objetivo de esta investigación. Después de analizar estas investigaciones, se obtuvieron los siguientes resultados relevantes. Las aplicaciones más comunes de YOLO en este campo son la seguridad vehicular y los vehículos inteligentes y autónomos. La mayoría de los conjuntos de datos de señales utilizados para entrenar, probar y validar sistemas basados en YOLO son de acceso público, con énfasis en conjuntos de datos de Alemania y China. También se ha descubierto que la mayoría de los trabajos presentan métricas sofisticadas de detección, clasificación y velocidad de procesamiento para sistemas de detección y reconocimiento de señales de tráfico utilizando las diferentes versiones de YOLO. Además, los hardwares de procesamiento de datos de escritorio más populares son Nvidia RTX 2080 y Titan Tesla V100 y, en el caso de plataformas GPU integradas o móviles, Jetson Xavier NX. Finalmente, se han identificado siete desafíos relevantes que estos sistemas enfrentan al operar en condiciones reales de la carretera. Con esto en mente, la investigación ha sido reclasificada para abordar estos desafíos en cada caso. Esta revisión sistemática de la literatura es el trabajo más relevante y actual en el campo del desarrollo tecnológico aplicado a la detección y reconocimiento de señales de tráfico utilizando YOLO. Además, se proporcionan ideas sobre futuros trabajos que podrían realizarse para mejorar el campo.