La detección y prevención de vuelcos son aspectos críticos que afectan la estabilidad y la evaluación de la seguridad de los vehículos pesados, especialmente para aplicaciones de conducción fuera de carretera. Este tema ha sido estudiado en el pasado y analizado en profundidad en términos de modelado de vehículos y diseño de algoritmos de control capaces de prevenir el riesgo de vuelco. Sin embargo, sigue representando un problema serio para los fabricantes de automóviles debido a la gran cantidad de casos entre las principales causas de accidentes de tráfico. El riesgo también se vuelve más difícil de predecir para los vehículos pesados fuera de carretera, para los cuales el vuelco incipiente puede ser provocado por factores externos, es decir, irregularidades en la carretera, ángulos de inclinación, así como por entradas agresivas del conductor. Los recientes avances en sistemas de medición y estimación de perfiles de carretera hacen que los algoritmos basados en la vista previa de la carretera sean una solución viable para la detección de vuelcos. Este documento describe una formulación basada en modelos para evaluar analíticamente la dinámica de transferencia de carga y su variación debido a la presencia de perturbaciones en la carretera, es decir, el ángulo de inclinación de la carretera y las irregularidades. También se presenta un algoritmo para detectar y predecir el riesgo de vuelco para vehículos pesados, incluso en presencia de perfiles de carretera irregulares, con el cálculo del Tiempo Predictivo ISO-LTR a través del análisis de Fase-Plano. Además, se presentan técnicas de inteligencia artificial, basadas en el enfoque de redes neuronales recurrentes, como una solución preliminar para una implementación realista de la metodología. Finalmente, el documento evalúa la eficacia del algoritmo predictivo de vuelcos propuesto al proporcionar resultados numéricos de la simulación de las maniobras más severas en escenarios realistas de conducción fuera de carretera, demostrando también sus prometedoras capacidades predictivas.