Inteligência Artificial na Matemática Aplicada: Um Mapeamento Sistemático dos artigos do CNMAC

O artigo apresenta um Mapeamento Sistemático (MS) da literatura publicada nos anais do Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional (CNMAC) no período de 2020 a 2025, considerando que os trabalhos publicados em 2020 correspondem ao ciclo científico de 2019. O objetivo foi identificar e classificar a aplicação de técnicas de Inteligência Artificial (IA) na Matemática Aplicada. Foram analisados 102 artigos completos, extraindo dados sobre tipos de pesquisa, categorias de IA, métricas de avaliação e validação, áreas de aplicação e evolução temporal. Os resultados mostram predominância de pesquisas de validação (37), Redes Neurais/Deep Learning (29), métricas de erro (34) e simulação computacional como principal forma de validação (29). As áreas mais frequentes são Engenharia (27) e Saúde/Biomédica (23). Os resultados indicam crescente incorporação da IA no CNMAC e evidenciam oportunidades para ampliar avaliações em dados reais e fortalecer estratégias de validação.