Penelitian ini mengkaji penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam meningkatkan ketahanan pangan melalui tinjauan sistematis dan analisis bibliometrik. Dengan meningkatnya tantangan global seperti perubahan iklim dan pertumbuhan populasi, AI menawarkan solusi inovatif dalam sektor pangan. Studi ini menggunakan data dari Scopus dan analisis dilakukan dengan perangkat lunak VOSviewer untuk mengidentifikasi tren dan klaster tematik dalam literatur yang berkaitan dengan AI dan ketahanan pangan. Hasil menunjukkan peningkatan signifikan dalam publikasi terkait AI dalam lima tahun terakhir, dengan dominasi topik seperti prediksi hasil panen, deteksi penyakit tanaman, dan pengelolaan sumber daya pertanian. Klasterisasi tematik mengungkapkan adanya fokus pada pengembangan aplikasi prediktif dan diagnostik yang memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dan pembelajaran mendalam. Penelitian ini menyarankan integrasi lebih lanjut antara teknologi AI dan sistem pertanian presisi untuk mendukung keputusan berbasis data dalam ketahanan pangan dan pertanian berkelanjutan.