Las señales fisiológicas son la forma más confiable de señales para el reconocimiento de emociones, ya que no pueden ser controladas deliberadamente por el sujeto. Los documentos de revisión existentes sobre el reconocimiento de emociones basado en señales fisiológicas solo han examinado los pasos regulares involucrados en el flujo de trabajo del reconocimiento de emociones, como el preprocesamiento, la extracción de características y la clasificación. Si bien estos son pasos importantes, dichos pasos son necesarios para cualquier aplicación de procesamiento de señales. El reconocimiento de emociones plantea su propio conjunto de desafíos que son muy importantes de abordar para un sistema robusto. Por lo tanto, para cerrar la brecha en la literatura existente, en este documento revisamos el efecto de la variabilidad de datos entre sujetos en el reconocimiento de emociones, las técnicas importantes de anotación de datos para el reconocimiento de emociones y su comparación, las técnicas de preprocesamiento de datos para cada señal fisiológica, las técnicas de división de datos para mejorar la generalización de los modelos de reconocimiento de emociones y las diferentes técnicas de fusión multimodal y su comparación. Finalmente, discutimos los desafíos clave y las direcciones futuras en este campo.