Llevar el reconocimiento de emociones (ER) fuera del entorno controlado del laboratorio a la vida cotidiana puede permitir aplicaciones dirigidas a una población más amplia, por ejemplo, ayudar a personas con trastornos psicológicos, asistir a niños con autismo, monitorear a personas mayores y mejorar el bienestar general. Este trabajo revisa el progreso en sensores y métodos y técnicas de aprendizaje automático que han hecho posible trasladar el ER del laboratorio al campo en los últimos años. En particular, se discuten los sensores disponibles comercialmente que recopilan datos fisiológicos, las técnicas de procesamiento de señales y las arquitecturas de aprendizaje profundo utilizadas para predecir emociones. También se proporciona una encuesta sobre los sistemas existentes para reconocer emociones en escenarios de la vida real, sus posibilidades, limitaciones y problemas identificados. La revisión concluye con un debate sobre los desafíos que deben superarse en el dominio en un futuro cercano.