La rápida adopción de vehículos eléctricos (VE) a nivel mundial subraya la urgente necesidad de estrategias de gestión efectivas para las baterías de VE al final de su vida útil (EOL). Una gestión eficiente de EOL es crucial para reducir la huella ecológica de los VE y promover una economía circular donde los materiales de las baterías se reutilicen de manera sostenible, extendiendo así el ciclo de vida de los recursos y mejorando la sostenibilidad ambiental en general. En respuesta a este problema apremiante, esta revisión presenta un análisis exhaustivo del papel de la inteligencia artificial (IA) en la mejora de los procesos de desensamblaje de baterías de VE, que es integral para la utilización práctica y el proceso de reciclaje. Este documento revisa la aplicación de técnicas de IA en varias etapas del desensamblaje de baterías retiradas. Se pone un enfoque significativo en la estimación del estado de salud (SOH) de las baterías, que es crucial para determinar la disponibilidad de baterías de VE retiradas. Se examinan métodos impulsados por IA para planificar secuencias de desensamblaje de baterías, revelando posibles ganancias de eficiencia y reducciones de costos. Se discuten las operaciones de desensamblaje impulsadas por IA, destacando cómo la IA puede agilizar procesos, mejorar la seguridad y reducir los peligros ambientales. La revisión concluye con ideas sobre la futura integración del reciclaje y desensamblaje de baterías de vehículos eléctricos (BVE), enfatizando la posibilidad de intercambio de baterías, diseño para el desensamblaje y la optimización de la carga para prolongar la vida de la batería y mejorar la eficiencia del reciclaje. Este análisis exhaustivo subraya el potencial transformador de la IA para revolucionar la gestión de las BVE retiradas.