Las inundaciones repentinas, exacerbadas por el cambio climático y las alteraciones en el uso del suelo, se encuentran entre los peligros naturales más destructivos a nivel mundial, causando daños significativos y pérdida de vidas. En este contexto, se utilizó el Índice de Potencial de Inundación Repentina (FFPI), que es un modelo basado en el terreno y la superficie terrestre, junto con Google Earth Engine (GEE) para evaluar las zonas propensas a inundaciones en las cuencas de Macedonia del Norte. La evaluación presentada basada en GEE se llevó a cabo mediante un script personalizado que automatiza el proceso de cálculo del FFPI integrando factores clave derivados de fuentes de acceso público. Estos factores, que definen la susceptibilidad a inundaciones torrenciales, incluyen la pendiente (Copernicus GLO-30 DEM), el uso del suelo (Copernicus GLO-30 DEM), el tipo de suelo (SoilGrids), la vegetación (ESA World Cover) y la erodibilidad (CHIRPS). La distribución espacial de los valores promedio del FFPI a través de 1396 pequeñas cuencas (10-100 km) reveló que un total del 45.4% del área mostró una susceptibilidad alta a muy alta, con una notable variabilidad espacial. Los datos de lluvia de CHIRPS (2000-2024), que combinan imágenes de satélite y mediciones in situ, se utilizaron para estimar el escurrimiento y el caudal máximo en 24 horas. Para mejorar la precisión de CHIRPS, los datos se ajustaron en un 30-50% para alinearse con los registros de estaciones meteorológicas, junto con valores normalizados de FFPI como coeficientes de escurrimiento. La validación contra 328 registros históricos de inundaciones fluviales e inundaciones repentinas confirmó que el 73.2% de los eventos se alinearon con cuencas de susceptibilidad moderada a muy alta a inundaciones repentinas, subrayando la fiabilidad del modelo. Así, el escenario presentado basado en la nube destaca el potencial de la eficacia de GEE en escalabilidad y robustez para la modelización de inundaciones repentinas y la gestión del riesgo regional a escala nacional.