La planificación de rutas cooperativas se reconoce como una tecnología crítica para que los grupos de Vehículos Submarinos Autónomos (AUV) ejecuten operaciones marinas complejas. A través de la toma de decisiones cooperativa entre múltiples AUV, se pueden mitigar las limitaciones de percepción de los robots individuales, mejorando así significativamente la eficiencia de tareas como la exploración de recursos en aguas profundas y el mantenimiento de infraestructuras submarinas. Sin embargo, el entorno submarino se caracteriza por perturbaciones severas y comunicación limitada, lo que hace que la planificación de rutas cooperativas para grupos de AUV sea particularmente desafiante. Actualmente, este campo aún se encuentra en su etapa de investigación inicial, y existe una necesidad urgente de integrar logros técnicos dispersos para proporcionar referencias teóricas y orientación direccional a los investigadores relevantes. Basado en estudios representativos publicados en los últimos años, este documento ofrece una revisión del progreso de la investigación en tres grandes dominios técnicos: optimización heurística, aprendizaje por refuerzo y profundo, y redes neuronales gráficas integradas con control distribuido. Se elucidarán las ventajas y limitaciones de diferentes enfoques técnicos. Además de los algoritmos de planificación de rutas cooperativas, se analizan la lógica evolutiva y los escenarios aplicables de cada escuela técnica. Además, se ha reconocido que la falta de realismo en los entornos de entrenamiento de algoritmos es un importante cuello de botella en la planificación de rutas cooperativas para grupos de AUV, lo que limita significativamente la transferibilidad de los algoritmos de la validación basada en simulaciones a aplicaciones en el mar real. Este documento tiene como objetivo esbozar de manera integral el estado actual de la investigación y el contexto de desarrollo del campo de la planificación de rutas cooperativas de grupos de AUV y proponer posibles direcciones de investigación futura.