Este trabajo tiene como objetivo proporcionar una visión general reciente de los métodos de optimización exactos, aproximados e híbridos que manejan problemas de Programación No Lineal Mixta Multi-Objetivo (MO-MINLP). Ambos dominios de investigación exacta y aproximada han experimentado un crecimiento significativo, impulsado por su objetivo compartido de abordar una amplia gama de problemas del mundo real. Este trabajo presenta una revisión exhaustiva de la literatura que destaca las contribuciones teóricas significativas en el campo de los enfoques híbridos entre estas áreas de investigación. También señalamos posibles brechas de investigación en la literatura. Por lo tanto, las principales preguntas de investigación que se abordarán en este trabajo involucran lo siguiente: (1) ¿cómo resolver exacta o aproximadamente un problema MO-MINLP? (2) ¿Cuáles son las desventajas de los métodos exactos y aproximados? (3) ¿Cuáles son las líneas de investigación que actualmente se están llevando a cabo para mejorar el rendimiento de estos métodos? y (4) ¿Dónde se encuentran las brechas de investigación en este campo? Este trabajo tiene como objetivo proporcionar suficiente información descriptiva para los recién llegados en esta área sobre la investigación que se ha llevado a cabo y que actualmente está en curso en relación con los métodos exactos, aproximados e híbridos utilizados para resolver problemas MO-MINLP.