Se propone un nuevo paradigma para clasificar los estudios actuales sobre sistemas de gestión de inundaciones en esta revisión. La literatura ha examinado métodos para gestionar diferentes actividades de gestión de inundaciones desde una variedad de campos, como el aprendizaje automático, el procesamiento de imágenes, el análisis de datos y la teledetección. La predicción, detección, mapeo, evacuación y esfuerzos de alivio son parte de la gestión de inundaciones. Esto se puede mejorar adoptando herramientas y tecnologías de vanguardia. Prevenir inundaciones y asegurar una respuesta rápida después de las inundaciones es crucial para garantizar el menor número de fatalidades, así como minimizar los daños ambientales y financieros. Las siguientes preguntas de investigación notables son abordadas por el marco: (1) ¿Cuáles son los principales métodos utilizados en el control de inundaciones? (2) ¿En qué etapas de la gestión de inundaciones se centra actualmente la mayoría de la investigación existente? (3) ¿Qué sistemas se están sugiriendo para abordar problemas con el control de inundaciones? (4) En la literatura, ¿cuáles son las lagunas de investigación respecto al uso de tecnología para la gestión de inundaciones? Para clasificar las diversas tecnologías que se han estudiado, se ha proporcionado un marco de clasificación para la gestión de inundaciones. Se encontró que había pocos modelos híbridos para el control de inundaciones que combinaran aprendizaje automático y procesamiento de imágenes. Además, se descubrió que había poco uso de técnicas basadas en aprendizaje automático en la aftermath de un desastre. Para proporcionar una gestión de desastres eficiente y completa, los esfuerzos futuros deben concentrarse en integrar métodos de procesamiento de imágenes, tecnologías de aprendizaje automático y la comprensión de la gestión de desastres en todas las fases. El estudio ha propuesto el uso de Inteligencia Artificial Generativa.