En una amplia gama de industrias y campos académicos, la inteligencia artificial está volviéndose cada vez más prevalente. Los modelos de IA están asumiendo tareas de toma de decisiones más cruciales a medida que crecen en popularidad y rendimiento. Aunque los modelos de IA, en particular los modelos de aprendizaje automático, tienen éxito en la investigación, presentan numerosas limitaciones y desventajas en la práctica. Además, debido a la falta de transparencia detrás de su comportamiento, los usuarios necesitan comprender mejor cómo estos modelos toman decisiones específicas, especialmente en algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia complejos. Los sistemas de aprendizaje automático complejos utilizan algoritmos menos transparentes, exacerbando así el problema. Esta encuesta analiza la importancia y evolución de la investigación en inteligencia artificial explicativa (XAI) en diversos ámbitos y aplicaciones. A lo largo de este estudio, se ha desarrollado un rico repositorio de clasificaciones y resúmenes de explicabilidad, junto con sus aplicaciones y casos de uso práctico. Creemos que este estudio facilitará que los investigadores comprendan todos los métodos de explicabilidad y accedan a sus aplicaciones simultáneamente.