La importancia de los sistemas de recomendación ha crecido en los últimos años, ya que estos sistemas se están convirtiendo en una de las principales formas en que accedemos al contenido en Internet. Junto con su uso, han surgido preocupaciones sobre la equidad de las recomendaciones que proponen. Se sabe que los sistemas de recomendación se ven afectados por el sesgo de popularidad, la preferencia desproporcionada hacia los elementos populares. Si bien este sesgo proviene de las tendencias humanas, los algoritmos utilizados en los sistemas de recomendación pueden amplificarlo, resultando en un trato injusto hacia los usuarios finales y/o los creadores de contenido. Este artículo propone una revisión narrativa de la literatura relevante para caracterizar y comprender este fenómeno, tanto en términos humanos como algorítmicos. El análisis de la literatura destacó los temas principales y subrayó la necesidad de un enfoque multidisciplinario que examine la interacción entre la cognición humana, los algoritmos y los factores socioeconómicos. En particular, el artículo discute cómo la equidad general de los sistemas de recomendación se ve afectada por el sesgo de popularidad. Luego describimos los enfoques que se han utilizado para mitigar los efectos perjudiciales de este sesgo y discutimos su efectividad para abordar el problema, encontrando que algunos de los enfoques actuales no logran enfrentar el problema en su totalidad. Finalmente, identificamos algunos problemas abiertos y oportunidades de investigación para ayudar al avance de la investigación en la equidad de los sistemas de recomendación.