Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) han revolucionado campos como la monitorización, la entrega de carga, la agricultura de precisión y la respuesta a emergencias, demostrando una notable flexibilidad y efectividad operativa. Un aspecto fundamental de la autonomía de los VANT radica en la optimización de rutas, que determina caminos eficientes considerando factores como los objetivos de la misión, la seguridad y el consumo de energía. Este artículo presenta una visión extensa de las metodologías para la planificación de rutas de VANT, incluyendo modelos deterministas, técnicas de muestreo estocástico, métodos inspirados biológicamente y marcos algorítmicos integrados. La discusión se extiende a su rendimiento en diversos contextos operativos, incluyendo entornos estacionarios, móviles y tridimensionales. Se enfatizan métodos innovadores que utilizan inteligencia artificial, particularmente el aprendizaje automático y las redes neuronales, por su promesa en facilitar respuestas adaptativas a entornos complejos y en evolución. Además, se analizan estrategias centradas en reducir el consumo de energía y permitir operaciones coordinadas entre múltiples drones, abordando cuestiones como la operación prolongada, la distribución de tareas y la navegación alrededor de obstáculos. Aunque se han logrado avances notables, persisten desafíos como las altas demandas computacionales y la necesidad de una respuesta inmediata. Al consolidar los últimos progresos, esta encuesta proporciona perspectivas y orientaciones significativas para la evolución continua de las soluciones de planificación de rutas de VANT.