Este artículo se centra en la comprensión de las leyes que rigen los fenómenos, un área clave del progreso científico, en particular en el modelado de interacciones causales. La inferencia causal se especializa en cuantificar las relaciones subyacentes que vinculan causa y efecto. Este artículo explora exhaustivamente los avances recientes en el descubrimiento causal: el proceso de recuperar grafos causales a partir de datos para identificar y estimar efectos causales. Ofrece una visión general coherente de los algoritmos existentes desarrollados en diversos entornos, presenta herramientas y datos útiles, y demuestra la aplicabilidad de estos métodos mediante aplicaciones prácticas.