Introdução: Acidente Vascular Cerebral (AVC) trata-se de uma síndrome clínica de início rápido, decorrente de uma alteração vascular cerebral que leva à disfunção neurológica focal ou global, com duração superior a 24 horas ou que resulte em morte tecidual, analisar as evidências disponíveis acerca das contribuições da inteligência artificial na detecção precoce de AVC em pacientes pediátricos. Método: Realizou-se uma revisão integrativa da literatura, seguindo seis etapas metodológicas. A busca foi conduzida nas bases de dados, BVS, PUBMED, MEDLINE, utilizando descritores específicos e operadores booleanos. Após a aplicação dos critérios de inclusão e exclusão , seis estudos foram selecionados para análise. Resultados e Discussão: A inteligência artificial (IA) tem sido proposta como ferramenta auxiliar na triagem e estratificação de risco, visando otimizar a identificação precoce desses pacientes. Entretanto, evidências recentes indicam que modelos de linguagem, como o ChatGPT, apresentam desempenho limitado na condução diagnóstica, com baixa concordância com especialistas e acurácia insatisfatória na aplicação de escalas clínicas. Adicionalmente, limitações metodológicas, como delineamento retrospectivo e dependência de dados estruturados. Considerações finais: Dessa forma, conclui-se que a IA atua como um suporte valioso, mas é incapaz de substituir a avaliação clínica especializada dos profissionais de saúde. Faz-se necessária a condução de validações adicionais.