La industria textil es considerada uno de los sectores más contaminantes del recurso hídrico, siendo el proceso de teñido uno de los que genera una elevada carga de contaminantes, debido a que aproximadamente el 60% de los tintes empleados en esta industria se destinan a la coloración de las prendas. Dentro de los colorantes más utilizados se encuentran el Rojo Congo (CR) y el Verde Malaquita (MG), los cuales presentan un elevado nivel de toxicidad. Esta problemática ha adquirido una gran relevancia, debido a que estos compuestos son capaces de ocasionar efectos cancerígenos y mutagénicos en los seres humanos, sumada a la ausencia de sistemas de tratamiento eficaces que permitan su adecuada remoción en la actualidad. Por ello, el objetivo de este trabajo es determinar la eficiencia del proceso de fotocatálisis heterogénea empleando diversos materiales basados en grafeno como fotocatalizadores; midiendo su eficiencia en términos de porcentaje de remoción, cinética de degradación y fuente de luz óptima, para la eliminación de los colorantes Rojo Congo y Verde Malaquita presentes en aguas residuales de la industria textil. La metodología empleada durante el estudio incorporó pasos establecidos de la lista de verificación PRISMA 2020. Se realizó una revisión sistemática de los valores obtenidos para cada variable considerada, así como un análisis descriptivo y estadístico para validar la eficiencia del proceso a través de los valores recopilados. Los resultados obtenidos para el tratamiento del Rojo Congo y Verde Malaquita indicaron que los porcentajes de remoción alcanzados por los materiales basados en grafeno se encuentran mayoritariamente en un rango del 90% al 100%. Las cinéticas de degradación presentaron velocidades mayoritariamente en el rango de 0.05 min-1 a 0.45 min-1, y se determinó que la luz solar fue la fuente de luz óptima para la degradación de ambos colorantes. Además, se confirmó la importancia de las variables analizadas para el proceso de fotocatálisis: el tipo de luz empleada, el porcentaje de remoción y la cinética de degradación. Asimismo, se encontró que el tipo de material utilizado como fotocatalizador también constituye otra variable de gran importancia.The textile industry is the second most polluting sector of water resources, mainly due to its dyeing process, which generates a large amount of pollutants, as approximately 60% of the dyes used in this industry are used to color garments. Among the most commonly used dyes are Congo Red (CR) and Malachite Green (MG), which are highly toxic. This problem has reached considerable magnitude due to the fact that these compounds are capable of causing carcinogenic and mutagenic effects in humans and the fact that effective treatment systems for their removal are currently lacking. Therefore, the objective of this work is to determine the efficiency of the heterogeneous photocatalysis process using various graphene-based materials as photocatalysts, measuring their efficiency in terms of removal percentage, degradation kinetics, and optimal light source, for the elimination of Congo Red and Malachite Green dyes present in wastewater from the textile industry. The methodology employed during the study incorporated established steps from the PRISMA 2020 checklist. A systematic review of the values obtained for each variable considered was performed, as well as a descriptive and statistical analysis to validate the process efficiency through the collected values. The results obtained for the treatment of Congo Red and Malachite Green indicated that the removal percentages achieved by the graphene-based materials were mostly within a range of 90% to 100%. The degradation kinetics presented rates mostly in the range of 0.05 min-1 to 0.45 min-1, and sunlight was determined to be the optimal light source for the degradation of both dyes. Furthermore, the importance of the variables analyzed for the photocatalysis process was confirmed: the type of light used, the removal percentage, and the degradation kinetics. Likewise, the type of material used as a photocatalyst was also found to be another highly important variable.