En este trabajo, revisamos las Redes Neuronales Binarias (BNNs). BNNs son redes neuronales profundas que utilizan valores binarios para activaciones y pesos, en lugar de valores de precisión completa. Con valores binarios, las BNNs pueden realizar cálculos utilizando operaciones bit a bit, lo que reduce el tiempo de ejecución. Los tamaños de modelo de las BNNs son mucho más pequeños que sus contrapartes de precisión completa. Si bien la precisión de un modelo BNN es generalmente menor que la de modelos de precisión completa, las BNNs han estado cerrando la brecha de precisión y se están volviendo más precisas en conjuntos de datos más grandes como ImageNet. Las BNNs también son buenas candidatas para implementaciones de aprendizaje profundo en FPGAs y ASICs debido a su eficiencia bit a bit. Damos un tutorial de la metodología general de BNN y revisamos varias contribuciones, implementaciones y aplicaciones de las BNNs.