Esta revisión examina sistemáticamente la evolución de las estrategias de mantenimiento para sistemas complejos, con un enfoque en los avances en las metodologías de toma de decisiones de mantenimiento basado en condiciones (CBM). Los enfoques tradicionales, como el mantenimiento post-fallo y el mantenimiento basado en el tiempo, están siendo cada vez más reemplazados por el CBM debido a desafíos como los altos costos o la ineficiencia en la asignación de recursos. El CBM aprovecha los modelos de fiabilidad del sistema junto con los datos de degradación de componentes para establecer dinámicamente umbrales de mantenimiento, optimizando la utilización de recursos mientras minimiza los riesgos operativos y los costos de reparación. La investigación se ha expandido de sistemas de degradación de un solo componente a sistemas de múltiples componentes, aprovechando modelos de degradación y algoritmos de optimización para proponer estrategias que aborden límites de control de múltiples niveles, dependencias económicas y restricciones de tareas. Estudios recientes enfatizan las interacciones entre múltiples componentes, incorporando influencias estructurales, reparaciones imperfectas y correlaciones económicas en la planificación del mantenimiento. A pesar del progreso, persisten desafíos en la modelización de mecanismos de degradación acoplados y en la coordinación de decisiones de mantenimiento para componentes interdependientes. Las direcciones futuras de investigación deberían abarcar estrategias de aprendizaje adaptativo para procesos de degradación dinámicos, como las empleadas en agentes inteligentes para la adaptación ambiental en tiempo real, y la incorporación de tecnologías predictivas inteligentes para mejorar el rendimiento del sistema y la utilización de recursos.