El algoritmo de aproximación estocástica (SAA), a partir del trabajo pionero de Robbins y Monro en la década de 1950, se ha aplicado con éxito en sistemas y control, estadística, aprendizaje automático, y demás. En este documento, revisaremos el desarrollo de SAA en China, específicamente, el algoritmo de aproximación estocástica con truncamientos expansivos (SAAWET) desarrollado por Han-Fu Chen y sus colegas durante los últimos 35 años. Primero, revisamos el desarrollo histórico del algoritmo centralizado, incluyendo el método probabilístico (PM) y el método de ecuaciones diferenciales ordinarias (ODE) para SAA, y el método de trayectoria-subsecuencia para SAAWET. Luego, daremos un ejemplo de aplicación de SAAWET en el análisis de componentes principales recursivos. También presentaremos los avances recientes en SAAWET en un entorno de red y distribuido, denominado el SAAWET distribuido (DSAAWET).