La fiabilidad de los sistemas de baterías de almacenamiento de energía de vehículos aéreos no tripulados (VANT) es crítica para garantizar su operación segura y la ejecución eficiente de misiones, y tiene el potencial de avanzar significativamente en aplicaciones de logística, monitoreo y respuesta a emergencias. Este documento revisa los avances teóricos y técnicos en la fiabilidad de las baterías de VANT, abarcando definiciones y métricas, enfoques de modelado, estimación de estado, diagnóstico de fallos y tecnologías de sistemas de gestión de baterías (BMS). Basado en estándares internacionales, la fiabilidad abarca la estabilidad del rendimiento, la adaptabilidad ambiental y la redundancia de seguridad, incluyendo métricas como la tasa de retención de capacidad, el tiempo medio entre fallos (MTBF) y el tiempo de advertencia de fuga térmica. Los métodos de modelado para la fiabilidad incluyen modelos matemáticos, basados en datos y híbridos, que se evalúan por su precisión y eficiencia en condiciones dinámicas. La estimación de estado se centra en cinco parámetros clave de la batería y compara algoritmos de redes neuronales, regresión y optimización en escenarios de vuelo complejos. El diagnóstico de fallos implica extracción de características, modelado de series temporales e inferencia probabilística, proponiéndose estrategias de fusión multimodal para fallos como sobrecarga y fuga térmica. Las tecnologías de BMS incluyen monitoreo de estado, protección y optimización, y se están explorando estrategias de balanceo y el potencial de algoritmos inteligentes. Los desafíos en este campo incluyen estándares no unificados, generalización limitada de modelos y complejidad en el diagnóstico de fallos concurrentes. La investigación futura debería priorizar el modelado acoplado de multiphysica, técnicas predictivas impulsadas por IA y ciberseguridad para mejorar la fiabilidad e inteligencia de los sistemas de baterías con el fin de apoyar el desarrollo sostenible de sistemas no tripulados.