El daño en los componentes de los rodamientos contribuye significativamente a las fallas en la maquinaria rotativa. Es vital que el sistema rotor-rodamiento esté en buenas condiciones para asegurar el correcto funcionamiento de la máquina. En las últimas décadas, se ha dedicado una extensa investigación al monitoreo de la condición de la maquinaria rotativa, con un enfoque particular en la salud de los rodamientos. Este documento proporciona una revisión exhaustiva de la literatura sobre los avances recientes en tecnologías de monitoreo de condición inteligentes para rodamientos de elementos rodantes. Se introducen estrategias de monitoreo fundamentales, que abarcan diversas técnicas de detección, procesamiento de señales y extracción de características para detectar defectos en los rodamientos de elementos rodantes. Si bien el monitoreo basado en vibraciones sigue siendo prevalente, también se exploran tipos de sensores alternativos, que ofrecen capacidades de diagnóstico complementarias o detectan diferentes tipos de defectos en comparación con los acelerómetros por sí solos. Se discuten técnicas de procesamiento de señales y extracción de características, incluyendo análisis en el dominio del tiempo, dominio de la frecuencia y dominio tiempo-frecuencia, por su capacidad para proporcionar diversas perspectivas para la representación de señales, revelando conocimientos únicos relevantes para el monitoreo de condiciones. Se presta especial atención a las metodologías de fusión de información y a la aplicación de algoritmos inteligentes. Los sistemas multisensor, ya sean homogéneos o heterogéneos, integrados con técnicas de fusión de información, tienen el potencial de mejorar la precisión y la fiabilidad al superar las limitaciones asociadas con el monitoreo de un solo sensor. Además, la adopción de técnicas de IA, como el aprendizaje automático, la optimización metaheurística y los métodos de aprendizaje profundo, ha llevado a avances significativos en el monitoreo de condiciones, obteniendo resultados exitosos con una mayor precisión y robustez en varios estudios. Finalmente, se identifican vías para futuros avances que mejoren la precisión y la fiabilidad del monitoreo, ofreciendo perspectivas sobre direcciones futuras de investigación.