Es natural y eficiente utilizar el lenguaje natural humano (NL) directamente para instruir la ejecución de tareas de robots sin conocimiento previo del usuario sobre patrones de instrucción. Actualmente, la ejecución de robots instruida por NL (NLexe) se emplea en varios escenarios robóticos, incluyendo fabricación, asistencia diaria y cuidado de la salud. Es imperativo resumir los sistemas actuales de NLexe y discutir las tendencias de desarrollo futuro para proporcionar ideas valiosas para la investigación de NLexe próxima. Esta revisión categoriza los sistemas de NLexe en cuatro tipos basados en el nivel de cognición del robot durante la ejecución de tareas: sistemas de control de ejecución basados en NL, sistemas de entrenamiento de ejecución basados en NL, sistemas de ejecución interactiva basados en NL y sistemas de ejecución social basados en NL. Para cada tipo de sistema de NLexe, se introducen escenarios de aplicación típicos con ventajas, desventajas y problemas abiertos. Luego, se discuten los métodos de implementación típicos y las tendencias de investigación futuras de los sistemas de NLexe para guiar la investigación futura de NLexe.