Introdução: Um gêmeo digital (GD) é um modelo virtual de uma entidade física, alimentado por dados de sua contraparte real. Eles podem ser aplicados em modelagem de hospitais, laboratórios, órgãos e sistemas do corpo humano. Na cardiologia, os GD permitem simulações precisas e personalizadas do comportamento cardíaco, superando as limitações dos modelos atuais de predição, que frequentemente falham em identificar riscos individuais de doenças cardiovasculares (DCV). Estudos recentes indicam que os escores de predição de risco possuem capacidade discriminativa moderada, resultando em diagnósticos tardios e limitando a eficácia da prevenção primária. Objetivo: Investigar o uso dos gêmeos digitais na cardiologia, com foco especial nas futuras implicações e benefícios para a prática da enfermagem. Metodologia: Foi realizada uma revisão narrativa utilizando as bases de dados PUBMED, Scopus, Google Scholar e Elicit, uma ferramenta de inteligência artificial que permite a extração de informações de artigos com base em categorias predefinidas. Foram excluídos artigos sem relação com o tema ou que não estavam disponíveis em texto completo. Resultados/Discussão: Após a revisão de 24 artigos, 9 foram considerados relevantes para o estudo, mas nenhum descreveu a enfermagem como protagonista. No entanto, com base nos procedimentos necessários para implementação e manutenção de um GD, é possível visualizar a relevância do papel do enfermeiro na coleta e atualização de dados clínicos precisos, monitoramento contínuo, colaboração em equipes interdisciplinares na interpretação de resultados clínicos e implementação de planos de cuidados personalizados. Além de desempenhar um papel relevante na educação dos pacientes, promovendo uma melhor compreensão e colaboração no gerenciamento da saúde. Considerações Finais: Os GD na cardiologia representam uma inovação na prática clínica a partir das simulações em tempo real. Para atuar nessa área promissora, será fundamental que os enfermeiros desenvolvam competências em áreas como informática em saúde, gestão de dados e análise, segurança da informação, telemedicina, inteligência artificial, padronização de processos clínicos, e ética em saúde digital. Estas habilidades capacitam os profissionais a enfrentar desafios como melhorar a qualidade e disponibilidade dos dados, facilitar a integração de sistemas, garantir a segurança dos dados e assegurar a reprodutibilidade dos dados clínicos.