Este documento presenta un enfoque basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA) para predecir la estabilidad de túneles que es confiable y precisa. Las soluciones numéricas a la inestabilidad de túneles en forma de herradura sin revestimiento en suelos cohesivos-friccionales se establecen, principalmente mediante el uso de análisis límite de elementos finitos (FELA) numéricos de límite superior (UB) y límite inferior (LB). El conjunto de datos de entrenamiento para un modelo de RNA está compuesto por estas soluciones numéricas. Se requieren cuatro parámetros adimensionales en los análisis paramétricos, a saber, el factor de sobrecarga adimensional, la relación de profundidad de cubierta, la relación de ancho de profundidad y el ángulo de fricción del suelo. Se explora e ilustra la influencia de estos parámetros adimensionales en el factor de estabilidad en términos de un gráfico de diseño. Además, se proporcionan los mecanismos de falla de un túnel en forma de herradura poco profundo en suelo cohesivo-friccional que está influenciado por los cuatro parámetros adimensionales. Por lo tanto, la solución de estabilidad actual, basada en FELA y modelos de RNA, se presenta en este documento, lo que permite el establecimiento y la evaluación eficientes y precisos de una carga de sobrecarga óptima de túneles en forma de herradura poco profundos en la práctica.