Las baterías de iones de litio son las más utilizadas en la actualidad para cargar vehículos eléctricos (EV). Es importante estudiar el envejecimiento de las baterías porque la deterioración de sus características determina en gran medida el costo, la eficiencia y el impacto ambiental de los vehículos eléctricos, especialmente los totalmente eléctricos. La estimación del estado de las baterías también es muy importante para mejorar la eficiencia energética, prolongar el ciclo de vida, minimizar costos y garantizar la implementación segura de las baterías en los vehículos eléctricos. Sin embargo, las baterías con grandes variables temporales y características no lineales suelen estar afectadas por factores aleatorios que afectan la resistencia interna equivalente (EIR), el estado de carga de la batería (SoC) y el estado de salud (SoH) en las aplicaciones de vehículos eléctricos. La estimación de los parámetros de las baterías es un proceso complejo, debido a su dependencia de varios factores como la edad de las baterías y la temperatura ambiente, entre otros. Una buena estimación del SoC y la resistencia interna conduce a una larga vida útil de la batería y previene desastres en caso de fallo de la batería. La clasificación de metodologías de estimación para los parámetros internos y el estado de carga de las baterías será muy útil para elegir el método apropiado para el desarrollo de un sistema de gestión de baterías (BMS) confiable y seguro, y una estrategia de gestión de energía para vehículos eléctricos.