Predecir y analizar la estabilidad de los tajos subterráneos es fundamental para garantizar la seguridad de los trabajadores, reducir la dilución y mantener la eficiencia operativa en la minería. Los gráficos de estabilidad tradicionales se utilizan ampliamente, pero a menudo son criticados por simplificar en exceso el fenómeno de la estabilidad y depender de clasificaciones subjetivas. Además, la naturaleza desequilibrada de los conjuntos de datos de estabilidad de los tajos plantea desafíos para los modelos tradicionales de aprendizaje automático y estadísticos, que a menudo sesgan las predicciones hacia la clase mayoritaria. Este estudio propone una metodología novedosa para desarrollar gráficos de estabilidad específicos del sitio utilizando modelado probabilístico y técnicas de aprendizaje automático, abordando las limitaciones de los gráficos tradicionales y los desafíos de los conjuntos de datos desequilibrados. El enfoque incluye el reequilibrio del conjunto de datos utilizando la Técnica de Sobremuestreo de Minorías Sintéticas (SMOTE) y la selección de características utilizando la importancia por permutación para identificar características clave que impactan la inestabilidad, utilizando estas para construir un gráfico de estabilidad bidimensional que proporciona tanto un mejor rendimiento como interpretabilidad. Los resultados indican que el gráfico propuesto supera a los gráficos de estabilidad tradicionales, particularmente en la identificación de tajos inestables, incluso en condiciones de datos altamente desequilibrados, destacando la importancia de las variables operativas y geométricas en la estabilidad de los tajos, proporcionando información útil para los planificadores de minas. En conclusión, este estudio demuestra el potencial de integrar técnicas probabilísticas modernas en la geotecnia minera, allanando el camino para herramientas de evaluación de estabilidad más precisas y adaptativas. El trabajo futuro incluye extender la metodología a conjuntos de datos de múltiples minas y explorar marcos de gráficos de estabilidad dinámicos.