Los deslizamientos de tierra superficiales son uno de los peligros naturales más comunes en Brasil y en todo el mundo. Los mapas de susceptibilidad son herramientas poderosas para analizar la probabilidad espacial de ocurrencias de deslizamientos de tierra superficiales. Los resultados de los mapas de susceptibilidad dependen en gran medida del tipo de inventario de deslizamientos utilizado. El objetivo de este estudio es examinar la influencia de diferentes inventarios en la modelización de la susceptibilidad a deslizamientos de tierra superficiales utilizando los diferentes métodos LR, SVM y XGBoost. Se compilaron tres inventarios diferentes de deslizamientos de tierra superficiales tras un único evento de lluvia extrema en el Valle de Ribeira, São Paulo, Brasil. Los resultados indican que los inventarios generados a través de diferentes métodos de detección de deslizamientos y de imágenes producen mapas de susceptibilidad diversos, como lo evidencian los valores calculados del coeficiente Kappa de Cohen (0.33-0.79). El acuerdo entre los modelos varió dependiendo del modelo específico: LR mostró el mayor acuerdo (0.79), mientras que SVM (0.36) y XGBoost (0.33) mostraron números más bajos. Por el contrario, los números de precisión sugieren que XGBoost logró la tasa de éxito más alta en términos de AUC (85-78%), seguido de SVM (82-76%) y LR (80-71%). Los inventarios obtenidos a través de diferentes métodos de detección, utilizando conjuntos de datos distintos, pueden influir directamente en la evaluación de la susceptibilidad, llevando a clasificaciones variadas de la misma área. Estos hallazgos demuestran la importancia de criterios de mapeo de deslizamientos de tierra bien establecidos.