A inteligência artificial (IA) tem se consolidado como uma das tecnologias mais relevantes do século XXI, com aplicações em setores como saúde, educação, segurança e mercado de trabalho. Entretanto, diversos estudos evidenciam que os algoritmos não são neutros, podendo reproduzir preconceitos sociais, entre eles o viés de gênero. Esse fenômeno se manifesta em situações como a maior taxa de erro em sistemas de reconhecimento facial para mulheres negras em comparação a homens brancos, além da predominância de vozes femininas em assistentes virtuais, que reforçam estereótipos de submissão. Paralelamente, a baixa participação feminina nas áreas de ciência de dados e tecnologia contribui para a manutenção dessas desigualdades. Este trabalho tem como objetivo analisar estratégias para reduzir o viés de gênero em sistemas de inteligência artificial, bem como propor caminhos para ampliar a inclusão de mulheres no desenvolvimento tecnológico. Para isso, adota-se uma abordagem qualitativa, fundamentada em revisão bibliográfica, análise de estudos de caso e mapeamento de iniciativas educacionais, institucionais e corporativas. Conclui-se que a diversidade de gênero é um fator determinante para a construção de sistemas de IA éticos, transparentes e inclusivos. Os resultados evidenciam que a equidade de gênero na IA depende da integração entre políticas públicas, educação inclusiva e diversidade em equipes de desenvolvimento.