Los deslizamientos de tierra, un peligro natural, pueden poner en peligro la vida humana y afectar gravemente el medio ambiente. Se requiere un mapa de susceptibilidad a deslizamientos de tierra para gestionar, planificar y mitigar los deslizamientos y reducir los daños. Se utilizan varios enfoques para mapear la susceptibilidad a deslizamientos de tierra, con diferentes grados de eficacia dependiendo de la metodología utilizada en la investigación. En el estudio actual se utilizan un proceso de jerarquía analítica (AHP), un AHP difuso y una red neuronal artificial (ANN) para construir mapas de susceptibilidad a deslizamientos de tierra para una parte de Darjeeling y Kurseong en Bengala Occidental, India. En un mapa de inventario de deslizamientos de tierra, 114 sitios de deslizamientos se dividieron aleatoriamente en entrenamiento y prueba con una proporción de 70:30. Se utilizaron como entradas del modelo la pendiente, el aspecto, la curvatura del perfil, la densidad de drenaje, la densidad de lineamientos, la geomorfología, la textura del suelo, el uso y la cobertura del suelo, la litología y la lluvia. El área bajo la curva (AUC) se utilizó para examinar los modelos. Al ser probado para validación, el modelo de predicción de la ANN tuvo el mejor rendimiento, con un AUC del 88.1%. Los valores de AUC para el AHP difuso y el AHP son 86.1% y 85.4%, respectivamente. Según las estadísticas, las porciones noreste y este del área de estudio son las más vulnerables. Este mapa podría ayudar al desarrollo en la zona al prevenir pérdidas humanas y económicas.