Các phương pháp ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) cung cấp các công cụ hiệu quả để đánh giá, so sánh và xếp hạng các lựa chọn dựa trên nhiều tiêu chí, từ đó hỗ trợ các nhà ra quyết định đưa ra những lựa chọn hợp lý và có căn cứ. Nghiên cứu này nhằm phân loại các phương pháp MCDM và khám phá các bối cảnh thực tế mà chúng được áp dụng bằng cách khai thác dữ liệu từ các từ khóa và tóm tắt của 14,089 bài nghiên cứu khoa học trong cơ sở dữ liệu Scopus sử dụng kỹ thuật khai phá văn bản. Trong những năm gần đây, nghiên cứu về MCDM đã phát triển đáng kể, được thúc đẩy bởi sự đóng góp từ châu Á và châu Âu và trải rộng trên các lĩnh vực đa dạng như khoa học máy tính, kỹ thuật, toán học. Được hỗ trợ bởi nguồn tài trợ đáng kể, các nghiên cứu này làm nổi bật tính ứng dụng rộng rãi và tác động lâu dài của MCDM đối với việc ra quyết định. Phân tích cho thấy sự đa dạng của các phương pháp như quá trình phân cấp phân tích (AHP), phương pháp xếp hạng theo độ tương đồng với giải pháp lý tưởng (TOPSIS), và các biến thể mờ được xác định là các phương pháp trung tâm với các ngữ cảnh ứng dụng từ quản lý chuỗi cung ứng và đánh giá hiệu suất đến quản lý năng lượng và môi trường, và các lĩnh vực khác. Hơn nữa, phân tích độ nhạy thường được áp dụng do vai trò quan trọng của nó trong việc nâng cao độ tin cậy của các phương pháp MCDM, đảm bảo rằng những thay đổi nhỏ trong các tham số đầu vào không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả quyết định cuối cùng. Các phát hiện bổ sung, bao gồm các ứng dụng cụ thể và xu hướng phương pháp luận, sẽ được thảo luận thêm trong phần thảo luận. Những phát hiện này cung cấp một cái nhìn toàn diện về sự phổ biến và xu hướng sử dụng các phương pháp MCDM, đồng thời làm nổi bật các khoảng trống nghiên cứu và ứng dụng tiềm năng trong tương lai.Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods provide effective tools for evaluating, comparing, and ranking alternatives based on multiple criteria, thereby assisting decision-makers in making rational and well-founded choices. This study aims to categorize MCDM methods and explore the practical contexts in which they are applied by mining data from the keywords and abstracts of 14,089 scientific research articles in the Scopus database using text mining techniques. In recent years, MCDM research has grown significantly, driven by contributions from Asia and Europe and spanning diverse fields like computer science, engineering, and mathematics. Supported by substantial funding, these studies highlight MCDM’s broad applicability and enduring impact on decision-making. The analysis reveals the diversity of methods such as the Analytic Hierarchy Process (AHP), Technique for Order Preference by Similarity to the Ideal Solution (TOPSIS), and fuzzy variants are identified as central methods with application contexts ranging from supply chain management and performance evaluation to energy and environmental management, among others. Moreover, sensitivity analysis is frequently applied due to its critical role in enhancing the reliability of MCDM methods, ensuring that small changes in input parameters do not significantly impact the final decision outcomes. Additional findings, including specific applications and methodological trends, will be further discussed in the discussion section. These findings provide a comprehensive overview of the prevalence and usage trends of MCDM methods, while also highlighting research gaps and potential future applications.