La aplicación de métodos estadísticos para monitorear un proceso es fundamental para garantizar su estabilidad. El control estadístico de procesos tiene como objetivo detectar e identificar patrones anormales que perturban el comportamiento natural de un proceso. La mayoría de los estudios en la literatura se centran en reconocer patrones anormales individuales. Sin embargo, en muchos procesos industriales, pueden aparecer simultáneamente más de un patrón inusual en el gráfico de control, es decir, patrones de gráfico de control concurrentes (CCP). Por lo tanto, este documento tiene como objetivo presentar un marco de clasificación basado en categorías para organizar y analizar sistemáticamente la literatura existente sobre el reconocimiento concurrente de CCP para proporcionar un resumen conciso de los desarrollos realizados hasta ahora y una guía útil para futuras investigaciones. La búsqueda solo incluyó artículos de revistas y actas en el área. La búsqueda de literatura se realizó utilizando las bases de datos de Web of Science y Scopus. Como resultado, se consideraron 41 estudios para el esquema de clasificación propuesto. Este consta de categorías diseñadas para garantizar un análisis en profundidad de los temas más relevantes en esta área de investigación. Los resultados concluyeron una falta de investigación en este campo de investigación. Los principales hallazgos incluyen el uso de métodos de aprendizaje automático; el estudio de procesos no distribuidos normalmente; y la consideración de patrones anormales diferentes de los comportamientos de cambio, tendencia y ciclo.