El aprendizaje automático en finanzas ha ido en aumento en la última década. Las aplicaciones del aprendizaje automático se han convertido en un avance metodológico prometedor. El objetivo central del artículo es utilizar una revisión sistemática de la literatura basada en metadatos para mapear el estado actual de las redes neuronales y el aprendizaje automático en el campo de las finanzas. Después de recopilar un gran conjunto de datos compuesto por 5053 documentos, realizamos una revisión sistemática computacional de la literatura académica en finanzas intersectada con metodologías de redes neuronales, con un enfoque limitado en los metadatos de los documentos. El resultado es un meta-análisis de la evolución de dos décadas y el estado actual de las investigaciones académicas sobre conceptos financieros. Los investigadores se beneficiarán de un mapeo resultante de métodos basados en computación, como la teoría de grafos y el procesamiento del lenguaje natural.