Las noticias falsas llegan a ser virales, debido a las redes sociales y esto causa desinformación en los usuarios. La presente investigación fue desarrollada con el objetivo de investigar los métodos, técnicas y herramientas para la detección de noticia falsas que emplean técnicas de Inteligencia artificial (IA). Para llevar a cabo esta investigación se realizó un mapeo sistemático de literatura considerando criterios de inclusión y criterios de exclusión, con estudios publicados en el periodo 2010-2020. El estudio fue desarrollado a partir de una metodología formal usada en ciencias de la Computación. El estudio de tipo mapeo sistemático se realizó siguiendo las etapas propuestas por Peterson de las cuales se plantearon 6 preguntas de investigación y se recuperaron 314 estudios de donde se identificaron los algoritmos de aprendizaje supervisado usados, herramientas y técnicas de procesamiento. Los resultados mostraron que las técnicas de inteligencia artificial (IA) de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y minería de datos, fueron ampliamente usadas y existen varios factores que involucra en la detección, esto es, el algoritmo empleado o las técnicas usadas para el procesamiento de texto, lo cual afecta en los porcentajes de exactitud de los modelos,
