La terminación o interrupción de las prácticas agroforestales durante un largo período resulta gradualmente en tierras abandonadas. Los terrenos abandonados no cumplen con los requisitos para acceder al pago básico de la Política Agrícola Común (PAC) de la Unión Europea. Por lo tanto, la identificación de esos terrenos es clave para devolver subsidios justos a los agricultores. En este contexto, el presente trabajo propone una metodología para detectar cultivos abandonados en la Comunidad Valenciana (España) a partir de datos de teledetección. El enfoque se basa en la evaluación de imágenes multitemporales del Sentinel-2 e índices espectrales derivados, que se utilizan como predictores para entrenar clasificadores de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Se evaluaron varios escenarios de clasificación, que incluyen tanto terrenos abandonados como activos. Los mejores resultados (precisión general) se obtuvieron cuando se entrenó una red LSTM bidireccional (BiLSTM) con un conjunto de datos multitemporales compuesto por doce series temporales de reflectancia y un índice espectral de suelo desnudo (BSI) derivado. En este escenario, pudimos distinguir de manera efectiva los cultivos abandonados de los activos. Los resultados revelaron que las características del Sentinel-2 son adecuadas para la identificación del uso del suelo, incluidas las tierras abandonadas, y abren la posibilidad de implementar este tipo de metodología basada en teledetección en la supervisión de los pagos de la PAC.