La separación de flujo es un fenómeno fundamental en la mecánica de fluidos gobernado por las ecuaciones de Navier-Stokes, que son ecuaciones en derivadas parciales (EDPs) de segundo orden. Este fenómeno impacta significativamente el rendimiento aerodinámico en diversas aplicaciones del sector aeroespacial, incluyendo vehículos aéreos micro (MAVs), movilidad aérea avanzada y la industria de la energía eólica. Su complejidad surge de su naturaleza no lineal y multidimensional, y se ve influenciada por parámetros operativos y geométricos más allá del número de Reynolds (Re), lo que hace que la predicción precisa sea un desafío persistente. Los modelos tradicionales a menudo luchan por capturar las complejidades de los flujos separados, requiriendo técnicas avanzadas de simulación y predicción. Esta revisión proporciona una visión general completa de las estrategias para mejorar el diseño aerodinámico al mejorar la comprensión y predicción de la separación de flujo. Destaca los avances recientes en métodos de simulación y aprendizaje automático (ML), que utilizan bases de datos de campos de flujo y técnicas de asimilación de datos. También se discuten direcciones futuras, incluyendo redes neuronales informadas por la física (PINNs) y marcos híbridos, para mejorar aún más la predicción y control de la separación de flujo.