Este artículo de revisión aborda la necesidad crítica de la prognóstica estructural y el manejo de la salud (SPHM) en el mantenimiento de aeronaves, resaltando su papel en la identificación de posibles problemas estructurales y la gestión proactiva de la salud de las aeronaves. Con una evaluación exhaustiva de varias técnicas de SPHM, el artículo contribuye comparando enfoques tradicionales y modernos, evaluando sus limitaciones y mostrando avances en metodologías basadas en datos y modelos. Explora la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, enfatizando su efectividad en mejorar las capacidades de pronóstico. Además, explora enfoques basados en modelos, incluyendo análisis de elementos finitos y mecánica de daños, iluminando su potencial en el diagnóstico y la predicción de problemas de salud estructural. También se examina el impacto de la tecnología de gemelos digitales en SPHM, presentando estudios de casos reales que demuestran sus implicaciones y beneficios prácticos. En general, este artículo de revisión informará y guiará a investigadores, ingenieros y profesionales de mantenimiento en el desarrollo de estrategias efectivas para garantizar la seguridad y la integridad estructural de las aeronaves.