La alta efectividad y la alta fiabilidad son dos preocupaciones fundamentales en la transmisión de datos. La tecnología de acceso múltiple no ortogonal (NOMA) presenta una solución prometedora para la transmisión de datos de alta velocidad, que ha sido perseguida durante mucho tiempo por la academia y la industria. Sin embargo, aún queda un largo camino por recorrer para que pueda soportar eficazmente una amplia gama de aplicaciones. Este documento proporciona un estudio integral, una comparación y una clasificación de los esquemas NOMA avanzados actuales desde las perspectivas de los sistemas de portadora única (SC), los sistemas de portadora múltiple (MC), los sistemas asistidos por superficies reconfigurables e inteligentes (RIS) y los sistemas asistidos por aprendizaje profundo (DL). Específicamente, se involucran problemas de implementación del sistema como la transición de SC-NOMA a MC-NOMA, la relajación de las ganancias de canal distintas, la consideración del conocimiento de canal imperfecto y la mitigación de la propagación de errores/interferencia intra-grupo. Para empezar, presentamos una visión general de los desarrollos más avanzados relacionados con el diseño avanzado de SC-NOMA. Posteriormente, se propone un marco generalizado de MC-NOMA que proporciona la ganancia de diversidad-multiplexación al mejorar la relación señal-interferencia-más-ruido (SINR) de los usuarios para un mejor rendimiento del sistema. Además, nos adentramos en discusiones sobre los sistemas NOMA asistidos por RIS, donde la SINR del receptor puede mejorarse reconfigurando inteligentemente las propagaciones de señal reflejada. Finalmente, analizamos diseños que combinan NOMA/RIS-NOMA con DL para lograr una transmisión de datos altamente eficiente. También identificamos tendencias clave y futuras direcciones en marcos NOMA basados en aprendizaje profundo, proporcionando ideas valiosas para los investigadores en este campo.