Esta revisión explora la intersección de la Inteligencia Artificial (IA) y el Diseño Generativo (DG) en la ingeniería dentro de los dominios mecánico, industrial, civil y arquitectónico. Impulsada por los avances en IA y recursos computacionales, esta intersección ha crecido rápidamente, generando más de 14,000 publicaciones desde 2016. Para mapear el panorama de investigación, esta revisión empleó búsqueda semántica y Procesamiento de Lenguaje Natural, analizando 14,355 publicaciones para finalmente seleccionar los 88 estudios más relevantes a través de agrupamiento y modelado de temas. Estos estudios fueron categorizados según técnicas de IA y DG, dominios de aplicación, beneficios y limitaciones, proporcionando información sobre tendencias de investigación e implicaciones prácticas. Los resultados revelan un crecimiento significativo en la integración de métodos avanzados de IA generativa, notablemente Redes Generativas Antagónicas para la generación directa de diseños, junto con el uso continuo de algoritmos genéticos y modelos sustitutos (por ejemplo, Redes Neuronales Convolucionales y Perceptrones Multicapa) para gestionar la complejidad computacional. Las aplicaciones estructurales y aerodinámicas fueron las más comunes, con beneficios que incluyen mejoras en la eficiencia computacional y diversidad de diseño. Sin embargo, persisten barreras, incluidos los costos de generación de datos, la precisión del modelo y la interpretabilidad. Las oportunidades de investigación incluyen el desarrollo de modelos sustitutos de base generalizables, la integración de métodos generativos emergentes como modelos de difusión y modelos de lenguaje grandes, y la consideración explícita de las restricciones de fabricabilidad dentro de los procesos generativos.