Con la aparición de las criptomonedas y la tecnología Blockchain, el sector financiero está dirigiendo su mirada hacia esta última ola. El uso de criptomonedas se está volviendo muy común para múltiples servicios. Cadenas de comida, proveedores de servicios de red, empresas tecnológicas, tiendas de comestibles y muchos otros servicios aceptan criptomonedas como forma de pago y ofrecen varios incentivos para las personas que pagan con ellas. A pesar de este tremendo éxito, las criptomonedas han abierto la puerta a actividades fraudulentas como esquemas Ponzi, HYIPs (programas de inversión de alto rendimiento), lavado de dinero y mucho más, lo que ha llevado a la pérdida de varios millones de dólares. A lo largo de la década, se han propuesto soluciones utilizando varios algoritmos de aprendizaje automático para detectar estas actividades delictivas. El objetivo de este documento es revisar estos modelos, los conjuntos de datos utilizados y la tecnología subyacente. Este estudio identificará modelos altamente eficientes, evaluará su rendimiento y compilará las características extraídas, que pueden servir como referencia para futuras investigaciones. Las actividades fraudulentas y sus características han sido expuestas en esta encuesta. Hemos identificado las brechas en los modelos existentes y proponemos ideas de mejora que pueden detectar estafas de manera temprana.