La fuerza de corte es un indicador crítico que refleja la interacción entre la herramienta de corte y la pieza de trabajo en los procesos de mecanizado. Los métodos de medición convencionales que utilizan dinamómetros son precisos, pero costosos y desafiantes para aplicaciones en tiempo real. Este estudio propone un nuevo método basado en aprendizaje por transferencia para estimar las fuerzas de corte en fresado utilizando solo señales de vibración del husillo sin sensores de fuerza directos. El enfoque propuesto consta de dos etapas: primero, se entrena un autoencoder con datos de fuerza de corte medidos para construir un espacio de características latentes. En segundo lugar, un codificador objetivo alinea las señales de vibración del husillo a este espacio latente, permitiendo que el decodificador reconstruya las fuerzas de corte estimadas. Para reflejar los parámetros de mecanizado en el modelo de aprendizaje, el conjunto de datos de entrada se construyó integrando el tipo de material, la velocidad de corte y la dirección de corte como entradas adicionales en las entradas de cada modelo. Se realizaron experimentos en piezas de trabajo de Ti-6Al-4V y STS316L bajo diversas condiciones de mecanizado. En condiciones normales, el método propuesto logró un coeficiente de correlación de Pearson (PCC) promedio de 0.9213 y 0.9072. En condiciones transitorias anormales, se mantuvo un rendimiento robusto, con valores de PCC de 0.8573 y 0.9202. Los resultados demuestran que el método propuesto puede monitorear efectivamente las fuerzas de corte y reflejar cambios en una variedad de entornos de mecanizado utilizando solo señales de vibración.