Esta encuesta es un esfuerzo para proporcionar un repositorio de investigación y una referencia útil para investigadores que los guíe al planificar el desarrollo de nuevos Algoritmos inspirados en la Naturaleza diseñados para resolver problemas de Selección de Características (NIAs-FS). Identificamos y realizamos una revisión exhaustiva de la literatura en tres principales líneas de investigación: problema de selección de características, algoritmos de optimización, en particular, algoritmos metaheurísticos, y modificaciones aplicadas a NIAs para abordar el problema de FS. Proporcionamos una visión detallada de 156 artículos diferentes sobre modificaciones de NIAs para abordar FS. Apoyamos nuestras discusiones con puntos de vista analíticos, estadísticas visualizadas, ejemplos aplicados, sistemas de software de código abierto y discutimos problemas abiertos relacionados con FS y NIAs. Finalmente, la encuesta resume los principales fundamentos de NIAs-FS con aproximadamente 34 operadores diferentes investigados. El operador más popular son los mapas caóticos. La hibridación es la técnica de modificación más ampliamente utilizada. Hay tres tipos de hibridación: Integrar NIA con otra NIA, integrar NIA con un clasificador e integrar NIA con un clasificador. La hibridación más utilizada es la que integra un clasificador con el NIA. Los microarreglos y las aplicaciones médicas son las aplicaciones dominadas donde se modifican y utilizan la mayoría de los NIA-FS. A pesar de la popularidad de los NIAs-FS, todavía hay muchas áreas que necesitan una investigación más profunda.