Hoy en día, las pruebas de permutación representan una herramienta poderosa y cada vez más extendida de inferencia estadística para problemas de prueba de hipótesis. Hasta donde sabemos, falta una revisión de la aplicación de pruebas de permutación para datos complejos en el análisis de datos prácticos para pruebas de hipótesis. En particular, es esencial revisar la aplicación de pruebas de permutación en problemas de dos o múltiples muestras y en análisis de regresión. El objetivo de este documento es considerar las principales contribuciones científicas sobre el tema de los métodos de permutación para pruebas de hipótesis en los campos mencionados. También se incluirán notas sobre su uso para abordar el problema de datos faltantes y, en particular, datos censurados a la derecha. Esta revisión también intenta resaltar los límites y ventajas de los trabajos citados con un ojo crítico y también proporcionar indicaciones prácticas a investigadores y profesionales que necesitan identificar soluciones flexibles y libres de distribución para los problemas de prueba de hipótesis más dispares.