Las plataformas de crowdfunding son importantes para las startups, ya que ofrecen diversas opciones de financiación, validación de mercado y oportunidades de promoción a través de una comunidad de inversores. Estas plataformas proporcionan información detallada sobre las empresas, ayudando a tomar decisiones de inversión informadas dentro de un entorno regulado y seguro. Las técnicas de aprendizaje automático (ML) son importantes para analizar grandes conjuntos de datos, detectar anomalías y fraudes, y mejorar la toma de decisiones y las estrategias empresariales. Una revisión sistemática empleó las directrices PRISMA, que estudiaron cómo el ML mejora la detección de fraudes en plataformas de crowdfunding digitales. El análisis incluye estudios en inglés de revistas revisadas por pares publicadas entre 2018 y 2023 para analizar el periodo anterior y posterior a la pandemia de COVID-19. Los hallazgos indican que las técnicas de ML, como Random Forest, Support Vector Machine y Redes Neuronales Artificiales, mejoran significativamente la precisión predictiva y la utilidad de la planificación fiscal para startups que consideran el crowdfunding de capital. Estados Unidos, Alemania, Canadá, Italia y Turquía no presentan diferencias estadísticamente significativas al nivel de confianza del 95%, destacándose por su notable visibilidad académica. Las universidades Florida Atlantic y Cornell, las editoriales Springer y John Wiley & Sons Ltd., y las revistas presentan las citas más altas sin diferencias estadísticas al nivel de confianza del 95%.