Stres, genel olarak olumsuz etkilere sahip bir süreçtir. Bu olumsuz etkileri en aza indirmek için erken tespit edilmesi önemlidir. Buna bağlı olarak stresin tespit edilmesi bir sınıflandırma problemi olarak ele alınabilir. Stres, fizyolojik ve davranışsal veriler kullanılarak tespit edilebilmektedir. Bu çalışmada, sadece akıllı telefon verileri kullanılarak gerçekleştirilen stres tespiti çalışmaları ele alınmış ve stres tespitinde kullanılan veri kaynakları, veri türleri ve sınıflandırmada kullanılan makine öğrenmesi yöntemleri incelenmiştir. Bu çalışmalar kendi içerisinde veri kaynaklarına göre beş başlık altında incelenmiştir. Araştırma sonucunda akıllı telefon uygulamaları, hareket algılayıcıları, arama ve mesaj atma sıklığı gibi bilgilerin stresin tespitinde önemli bir yer tuttuğu görülmüştür.Stress is a process that generally has negative effects. It is important to be detected early to minimize these negative effects. Accordingly, the detection of stress can be considered as a classification problem. Stress can be detected using physiological and behavioral data. In this study, stress detection studies using only smartphone data were discussed and data sources, data types, and machine learning methods using classification were examined. These studies were handled under five headings according to their data sources. As a result of the research, it has been seen that information such as smartphone applications, motion sensors, frequency of calling and texting has an important place in the detection of stress.