<p>Durante a última década, houve um crescimento exponencial de modelos de inteligência artificial aplicados aos diferentes campos do conhecimento, incluindo a psicologia. Vários estudos usaram esses modelos para identificar riscos potenciais precocemente. No entanto, poucos estudos voltados para adolescentes utilizaram essas técnicas. Esta revisão sistemática utilizou as etapas sugeridas pelo modelo de Prisma para identificar estudos que aplicaram técnicas de Machine Learning para identificar traços comportamentais em adolescentes. Ao aplicar os critérios de inclusão e exclusão, cinco estudos foram identificados nas bases de dados <em>PsycNET, PubMed, Scopus, Scielo, Web of Science e Science Direct</em>. Os principais resultados mostram que os algoritmos de Machine learning usados ​​principalmente individualmente ou em combinação, foram <em>regressão logística</em> (n = 4) e <em>Support Vector Machine SVM</em> (n = 3) além de outros como <em>Adaboost</em> (n = 1) <em>Nested ten-fold crossvalidation</em> (n = 1), <em>Random Forest</em> (n = 1), <em>Artificial Neural Network AN</em>N (n = 1) e <em>Extreme gradient boosting XGB</em> (n = 1). Esta revisão destaca que o uso de métodos de Mchine learning fornece ferramentas preditivas confiáveis, tanto ou mais que os métodos estatísticos tradicionais. Por fim, a presente revisão destaca a falta de estudos utilizando essas ferramentas no campo da psicologia, principalmente em adolescentes.</p>