Los deslizamientos de tierra son un peligro natural que puede poner en peligro la vida humana y causar daños ambientales severos. Un mapa de susceptibilidad a deslizamientos de tierra es esencial para planificar, gestionar y prevenir la ocurrencia de deslizamientos y minimizar pérdidas. Se emplean una variedad de técnicas para mapear la susceptibilidad a deslizamientos; sin embargo, su capacidad varía según los estudios. El objetivo de la investigación es producir un mapa de susceptibilidad a deslizamientos de tierra para la cuenca del río Langat en Selangor, Malasia, utilizando una Red Neuronal Artificial (RNA). Un mapa de inventario de deslizamientos contenía un total de 140 ubicaciones de deslizamientos que fueron separadas aleatoriamente en entrenamiento y prueba con una proporción de 70:30. Se seleccionaron nueve factores condicionantes de deslizamientos como entrada del modelo, incluyendo: elevación, pendiente, aspecto, curvatura, Índice de Humedad Topográfica (IHT), distancia a la carretera, distancia al río, litología y precipitación. El área bajo la curva (AUC) y varias medidas estadísticas de análisis (sensibilidad, especificidad, precisión, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo) se utilizaron para validar el modelo predictivo de deslizamientos. El modelo predictivo de RNA fue considerado y logró muy buenos resultados en la evaluación de validación, con un valor de AUC de 0.940 tanto para los conjuntos de datos de entrenamiento como de prueba. Este estudio encontró que la precipitación es el factor más crucial que afecta la ocurrencia de deslizamientos en la cuenca del río Langat, con un índice de peso de 0.248, seguido por la distancia a la carretera (0.200) y la elevación (0.136). Los resultados mostraron que el área más susceptible se encuentra en el noreste de la cuenca del río Langat. Este mapa podría ser útil para la planificación y gestión del desarrollo para prevenir la ocurrencia de deslizamientos en la cuenca del río Langat.