A presença excessiva de buracos nas vias pavimentadas do estado de São Paulo resulta em uma série de problemas, incluindo acidentes de trânsito, impactos financeiros e até danos ambientais. Existem diversas soluções abordando essa questão, como por exemplo processamento visual, sensores de distância (como laser ou ultrassônico) ou por análise de resposta, utilizando a vibração. Este artigo procura responder à seguinte pergunta de pesquisa: “como desenvolver um sistema embarcado, de baixo custo, baseado em machine learning utilizando acelerômetro e GPS capaz de identificar irregularidades (buracos) em pavimentos viários?”. Para tal, é desenvolvida uma revisão sistemática da literatura que tem como principal resultado um processo baseado na utilização de acelerômetros para coletar a vibração, e da aplicação de inteligência artificial para identificar e classificar buracos nas vias pavimentadas, indicando a viabilidade do processo em função da praticidade da instalação, do custo, e dos comparativos dos resultados levantados na literatura.