Enfrentar las consecuencias del calentamiento global es un problema importante en la actualidad. En cuanto al clima, las proyecciones indican que las lluvias intensas van a aumentar con alta probabilidad junto con el aumento de la temperatura; por lo tanto, el riesgo relacionado con deslizamientos de tierra superficiales inducidos por la lluvia probablemente aumentará en densidad en territorios susceptibles. Existen diferentes enfoques de modelado, y muchos de ellos se ven obligados a hacer simplificaciones para reproducir las ocurrencias de deslizamientos a través del espacio y el tiempo. Los modelos basados en procesos pueden ayudar a cuantificar las consecuencias de las lluvias intensas en términos de inestabilidad de pendientes a escala territorial. En este estudio, se presenta una revisión narrativa de modelos distribuidos deterministas basados en la física (PBDDMs). Los modelos fueron seleccionados en función de la adopción del esquema de pendiente infinita (ISS), el uso de un enfoque determinista (es decir, la entrada y la salida se tratan como valores absolutos) y la inclusión de nuevos enfoques en el modelado de la estabilidad de pendientes a través del ISS. Los modelos se presentan en orden cronológico con el objetivo de trazar una línea de tiempo de la evolución de los PBDDMs y proporcionar a investigadores y profesionales un conocimiento básico de lo que los académicos han propuesto hasta ahora. Los resultados indican que la inclusión de los efectos de la vegetación en la estabilidad de las pendientes ha aumentado en importancia con el tiempo, pero que aún existe la necesidad de encontrar una manera eficiente de incluirlos. En los últimos años, la producción literaria parece estar más centrada en enfoques probabilísticos.