En este artículo, nos centramos en los métodos de ponderación dentro de la teoría de utilidad/valor multiatributo (MAUT/MAVT). En estos métodos, el tomador de decisiones (DM) proporciona información ordinal sobre la importancia relativa de los criterios, pero también información adicional sobre la fuerza de las diferencias entre los criterios clasificados, que puede expresarse en diferentes formas, incluyendo información cardinal precisa/imprecisa, métodos basados en razones, un ranking de diferencias, una escala semántica o declaraciones de preferencia. Aunque se han realizado muchos análisis de comparación de métodos de ponderación basados en información ordinal en la literatura, estos análisis no cubren todos los métodos disponibles, y no es posible identificar el mejor dependiendo de la información proporcionada por el DM. Revisamos los análisis que comparan el rendimiento de estos métodos de ponderación basados en datos empíricos y simulados utilizando diferentes medidas de calidad. El objetivo es identificar métodos de ponderación que podrían ser recomendados para su uso en cada situación (dependiendo de la información disponible) o los análisis de comparación faltantes que deberían llevarse a cabo para llegar a una recomendación. Concluimos que en el caso de información adicional en forma de una escala semántica, el método de suma recíproca cardinal puede ser definitivamente recomendado. Sin embargo, cuando solo se proporciona información ordinal por parte del DM y en casos donde se proporciona información adicional en forma de información cardinal precisa/imprecisa o un ranking de diferencias, aunque hay algunos métodos destacados, se deberían realizar más análisis de comparación para recomendar un método de ponderación.