Este estudio revisa críticamente la literatura científica sobre enfoques de aprendizaje automático para optimizar la recolección de contenedores inteligentes en entornos urbanos. Por lo general, el problema se modela dentro de un marco de grafo dinámico, donde el nivel cambiante de residuos de cada contenedor inteligente se representa como un nodo. Se analizan algoritmos que incorporan Aprendizaje por Refuerzo (RL), pronóstico de series temporales y Algoritmos Genéticos (GA) junto con Redes Neuronales de Grafos (GNN) para mejorar la eficiencia de la recolección. Si bien las metodologías individuales presentan limitaciones en la demanda computacional y la adaptabilidad, su aplicación sinérgica ofrece una solución holística. Desde un punto de vista teórico, esperamos que el modelo GNN-RL se adapte dinámicamente a los datos en tiempo real, que el GNN de series temporales prediga los estados futuros de los contenedores, y que el híbrido GNN-GA optimice las configuraciones de red para predicciones precisas, mejorando colectivamente la eficiencia en la gestión de residuos en ciudades inteligentes.