El reconocimiento de emociones faciales (FER) es un área de investigación emergente y significativa en el dominio del reconocimiento de patrones. En la vida diaria, el papel de la comunicación no verbal es importante, y en la comunicación en general, su participación es de alrededor del 55% al 93%. El análisis de emociones faciales se utiliza de manera eficiente en videos de vigilancia, análisis de expresiones, reconocimiento de gestos, hogares inteligentes, videojuegos, tratamiento de la depresión, monitoreo de pacientes, ansiedad, detección de mentiras, psicoanálisis, comunicación paralingüística, detección de fatiga del operador y robótica. En este artículo, presentamos una revisión detallada sobre FER. La literatura se ha recopilado de diferentes investigaciones reputadas publicadas durante la década actual. Esta revisión se basa en el aprendizaje automático (ML) convencional y varios enfoques de aprendizaje profundo (DL). Además, se discuten y comparan diferentes conjuntos de datos de FER para métricas de evaluación que están disponibles públicamente con resultados de referencia. Este artículo proporciona una revisión holística de FER utilizando métodos tradicionales de ML y DL para resaltar la brecha futura en este dominio para nuevos investigadores. Finalmente, este trabajo de revisión es un libro guía y muy útil para jóvenes investigadores en el área de FER, proporcionando una comprensión general y conocimientos básicos sobre el estado actual de los métodos más avanzados, y para investigadores experimentados que buscan direcciones productivas para trabajos futuros.