A inteligência artificial (IA) ocupa, hoje, uma posição de destaque na reconfiguração das práticas em nutrição, com impacto direto na personalização de intervenções e no alcance da vigilância epidemiológica. Esta revisão narrativa examina aplicações, desafios e oportunidades da IA em saúde pública nutricional, com base em literatura publicada entre 2015 e 2025. Os achados apontam que a tecnologia predomina na avaliação dietética (41% dos estudos revisados), em intervenções sobre estilo de vida (14%) e no manejo do diabetes tipo 2 (9%). Sistemas de reconhecimento de alimentos por imagem alcançam precisão entre 74% e 99,85%, ao passo que técnicas de processamento de linguagem natural atingem taxas de êxito entre 76% e 87% em recomendações personalizadas. Modelos de machine learning destacam-se na predição de variações de peso corporal e de padrões alimentares associados a doenças crônicas. Persistem, no entanto, gargalos técnicos consideráveis: alucinações algorítmicas, imprecisões nos dados de entrada, viés em conjuntos de treinamento e lacunas regulatórias comprometem a escala de adoção. A integração com a nutrigenômica, o microbioma intestinal e dispositivos wearables delineia o horizonte mais promissor para a área. Sua aplicação em saúde pública exige abordagem multidisciplinar, conformidade ética, especialmente frente à Lei Geral de Proteção de Dados, e validação clínica contínua.
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