La clasificación de textos es un área de investigación prominente, que está ganando más interés en la academia, la industria y las redes sociales. El árabe es uno de los idiomas más famosos del mundo y tuvo un papel significativo en la ciencia, las matemáticas y la filosofía en Europa en la Edad Media. Durante la Primavera Árabe, las redes sociales, es decir, Facebook, Twitter e Instagram, jugaron un papel esencial en el establecimiento, funcionamiento y difusión de estos movimientos. El Análisis de Sentimientos en Árabe (ASA) y la Clasificación de Textos en Árabe (ATC) para estas herramientas de redes sociales son temas candentes, con el objetivo de obtener valiosos conocimientos de texto en árabe. Aunque hay algunas encuestas disponibles sobre este tema, los estudios e investigaciones sobre los Tweets en árabe deben clasificarse en base a algoritmos de aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático y las clasificaciones basadas en léxicos se consideran herramientas esenciales para el procesamiento de texto. En este documento, se presenta una comparación de encuestas anteriores, detallando la necesidad de un estudio exhaustivo sobre los Tweets en árabe. Los estudios de investigación se clasifican según los algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, híbridos y clasificaciones basadas en léxicos, y se discuten exhaustivamente sus ventajas/desventajas. Planteamos diferentes desafíos y futuras direcciones de investigación.