Las Redes Neuronales Gráficas (GNNs) son redes neuronales diseñadas para procesar datos de gráficos. Se ha puesto mucho énfasis en los desarrollos recientes de las redes neuronales gráficas en relación con las propiedades teóricas de los modelos, en particular en lo que respecta a su expresividad matemática, es decir, mapear diferentes gráficos o nodos a diferentes salidas; o, por el contrario, mapear permutaciones del mismo gráfico a la misma salida. En este documento, revisamos los resultados de expresividad matemática de las redes neuronales gráficas.