Se propone un método para estimar el estado de oscilación de una carga suspendida en escenarios de entrega con drones multirrotor. Partiendo de las ecuaciones de movimiento del sistema de carga suspendida acoplada, definido por dos masas puntuales interconectadas por un enlace rígido, se desarrolla un algoritmo recursivo para estimar el ángulo de oscilación del cable y la tasa a partir de mediciones de aceleración disponibles de una Unidad de Medición Inercial a bordo, sin necesidad de sensores adicionales. El problema de estimación se aborda de acuerdo con la estructura del Filtro de Kalman Extendido. Con respecto a la formulación lineal clásica, el enfoque propuesto permite una mayor precisión en la estimación tanto en vuelo estacionario como en maniobras. Como contribución adicional, el rendimiento del filtro se mejora al tener en cuenta la fuerza de perturbación aerodinámica, que afecta en gran medida la precisión de la estimación en condiciones de vuelo ventosas. La validez de la metodología propuesta se demuestra de la siguiente manera. Primero, se aplica a una plataforma de octarotor donde las hélices se modelan de acuerdo con la teoría del elemento de pala y la carga está suspendida por un cable elástico. Las simulaciones numéricas muestran que el ángulo de oscilación y la tasa estimados representan variables de retroalimentación adecuadas para la estabilización de la carga, con beneficios en las cualidades de vuelo y la demanda de energía. Finalmente, el algoritmo se implementa en un quadrotor de pequeña escala y se investiga a través de una campaña experimental al aire libre, demostrando así la efectividad del enfoque en un escenario de aplicación real.