Entre los humanos, las caídas son un problema de salud grave que causa lesiones severas e incluso la muerte en la población anciana. Además, las caídas también representan una gran amenaza para la seguridad de ciclistas, esquiadores, trabajadores de la construcción y otros. Afortunadamente, con los avances de las tecnologías, el número de sistemas y dispositivos propuestos para la detección de caídas ha aumentado drásticamente y algunos de ellos ya están en el mercado. Los dispositivos/sistemas de detección de caídas se pueden categorizar según sus arquitecturas como dispositivos portátiles, sistemas ambientales, sistemas basados en procesamiento de imágenes y sistemas híbridos, que emplean una combinación de dos o más de estas metodologías. En este artículo de revisión, se realiza una comparación entre estos principales sistemas, dispositivos y algoritmos de detección de caídas en términos de sus enfoques propuestos y medidas de rendimiento. También se presentan problemas con los sistemas actuales, como la falta de portabilidad y fiabilidad. Se reconocen tendencias de desarrollo como el uso de teléfonos inteligentes, aprendizaje automático y EEG. También se discuten los desafíos relacionados con problemas de privacidad, datos reales limitados sobre caídas y deficiencias en el diseño ergonómico.