El aumento exponencial de vehículos, la rápida urbanización y la creciente demanda de transporte están tensionando la infraestructura vial mundial hoy en día. Para contar con un sistema de transporte sostenible con un volumen de tráfico dinámico, se debería contemplar un sistema de Control de Semáforos Adaptativo (ATSC) para reducir la congestión del tráfico urbano y, así, ayudar a disminuir la huella de carbono/emisiones de gases de efecto invernadero. Con un enfoque dinámico, el sistema ATSC puede adaptar la configuración de temporización de los semáforos en tiempo real según las variaciones estacionales y a corto plazo en la demanda de tráfico, mejorando la efectividad de las operaciones de tráfico en las redes viales urbanas. Este documento proporciona un estudio exhaustivo sobre las percepciones, características técnicas y estado de varios trabajos de investigación en ATSC. En este documento, el ATSC se categoriza en base a varios cruces de carreteras (RIs), a saber, técnicas de cruce de intersección única (SI) y de múltiples intersecciones (MI), a saber, Lógica Difusa (FL), Metaheurística (MH), Programación Dinámica (DP), Aprendizaje por Refuerzo (RL), Aprendizaje Profundo por Refuerzo (DRL) y híbridos utilizados para desarrollar sistemas de Control de Semáforos de Tráfico (TSC). Los hallazgos de esta revisión demuestran que los modernos sistemas ATSC diseñados con diversas técnicas ofrecen mejoras sustanciales en la gestión de la densidad dinámica del flujo de tráfico. Todavía hay mucho margen para la investigación al aumentar el número de RIs al diseñar el sistema ATSC para adaptarlo a aplicaciones del mundo real.