Purpose: The evolution of multivariate analysis methods in the field of management sciences is presented, identifying both the current state and future trends that enable further development in business and administration studies. Methodology: A systematic literature review was conducted on the topic, and the key aspects of the predominant analysis methods are discussed. Results: the predominant methods are Regression Analysis, Structural Equation Modeling and Artificial Intelligence (AI). The results validate previous studies and highlight future trends. Implications: The study explores future trends within AI such as the use of random forests, neural networks and the elastic network. Originality: The evolution of multivariate analysis methods is presented, specifically for the field of management sciences and incorporates the trends of the last 25 years.Propósito: Exponer la evolución de los métodos de análisis multivariante utilizados en el campo de las ciencias de la administración y que, además, permite identificar el estado actual y las tendencias futuras que posibiliten un mayor desarrollo en el estudio de los negocios y la administración.Metodología: Revisión sistemática de literatura referente al tema y se discuten los puntos centrales de los métodos predominantes.Resultados: Se identifican tres principales métodos: Análisis de Regresión, Modelado de Ecuaciones Estructurales e Inteligencia Artificial (IA).Implicaciones: El estudio explora las tendencias futuras dentro de la IA como el uso de los bosques aleatorios, las redes neuronales y la red elástica.Originalidad: Se presenta la evolución de los métodos de análisis multivariante específicamente para el campo de las ciencias de la administración e incorpora las tendencias de los últimos 25 años.