Una de las más recientes representaciones de conocimiento bajo incertidumbre son las Redes Bayesianas cuyo mayor atractivo es la propiedad de poder obtener dicha representación a partir de una gran cantidad de datos. El problema radica en que obtener la estructura de una red (procedimiento comúnmente llamado aprendizaje) es un problema NP-Duro, por lo cual se ha realizado una gran cantidad de trabajos para hacer el aprendizaje en los cuales, uno de los enfoques más conocidos es el llamado Basado en puntaje y búsqueda. Este artículo revisa las definiciones básicas de las Redes bayesianas, el enfoque basado en puntaje y las búsquedas y sus derivados, esto es, el enfoque híbrido y la búsqueda de clase de equivalencia; además, describe algunos algoritmos para cada enfoque y presenta un resumen de los resultados de los últimos trabajos realizados.