Un alto nivel de automatización en los vehículos está acompañado de una variedad de sensores y actuadores, cuyos fallos deben ser tratados con precaución porque pueden causar graves peligros para la seguridad en la conducción. Por lo tanto, un sistema de detección y diagnóstico de fallos robusto y altamente preciso para monitorear los estados operativos de los sistemas del vehículo es un requisito indispensable. En el área del diagnóstico de fallos, se han estudiado numerosas técnicas, y cada una tiene sus pros y contras. Seleccionar el mejor enfoque según los requisitos o escenarios de uso ahorrará mucho trabajo innecesario. En este artículo, los autores examinan algunos de los métodos de diagnóstico de fallos más comunes por su aplicabilidad a los sistemas de vehículos automatizados: el método de lógica binaria tradicional, el método de lógica difusa, el método de red neuronal difusa y dos métodos de red neuronal (la red neuronal de retroalimentación y la red neuronal convolucional). Para cada enfoque, los algoritmos de diagnóstico para los sistemas de vehículos se modelaron de manera diferente. También se proporciona un análisis de las capacidades de detección y los escenarios de aplicación adecuados de cada enfoque de diagnóstico de fallos para los sistemas de vehículos, así como recomendaciones para seleccionar diferentes métodos para diversas necesidades de diagnóstico. En el futuro, esto puede servir como una guía efectiva para la selección de un enfoque de diagnóstico de fallos adecuado basado en los escenarios de aplicación para los sistemas de vehículos.