La hipertensión es una condición crónica que es una de las principales razones detrás de las enfermedades cardiovasculares, accidentes cerebrovasculares y fallos orgánicos. Si no se detecta ni se trata, el deterioro en la condición de salud podría incluso resultar en mortalidad. Si se puede detectar temprano, con el tratamiento adecuado, se pueden evitar resultados no deseados. Hasta ahora, el estándar de oro es la forma invasiva de medir la presión arterial (PA) utilizando un catéter. Además, los métodos basados en manguitos y no invasivos son demasiado engorrosos o inconvenientes para la medición frecuente de la PA. Con el avance de la tecnología de sensores, técnicas de procesamiento de señales y algoritmos de aprendizaje automático, los investigadores están tratando de encontrar las relaciones perfectas entre las señales biomédicas y los cambios en la PA. Este documento es una revisión de la literatura de los estudios realizados sobre la medición no invasiva sin manguito de la PA utilizando señales biomédicas. Se seleccionaron artículos relevantes utilizando criterios específicos, luego se discutieron técnicas tradicionales para la medición de la PA junto con una motivación para el uso de la medición sin manguito de señales biomédicas y algoritmos de aprendizaje automático. La revisión se centró en la progresión de diferentes técnicas no invasivas sin manguito en lugar de comparar el rendimiento entre diferentes estudios. La encuesta de literatura concluyó que el uso del aprendizaje profundo resultó ser el más preciso entre todas las técnicas de medición sin manguito. Por otro lado, esta precisión tiene varias desventajas, como la falta de interpretabilidad, extensión computacional, protocolo estándar de validación y falta de colaboración con profesionales de la salud. Además, el trabajo continuo de los investigadores está progresando con una solución potencial para estos desafíos. Finalmente, se han proporcionado direcciones para investigaciones futuras para enfrentar los desafíos.