En sistemas de energía aislados con participaciones instantáneas muy altas de energías renovables, se debe utilizar inercia adicional como un recurso complementario a los sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS) para mejorar la estabilidad de frecuencia, la cual puede ser proporcionada por condensadores sincrónicos (SC) integrados en el sistema. Por lo tanto, este documento presenta una metodología para inferir la seguridad dinámica del sistema, con respecto a indicadores clave de frecuencia, tras perturbaciones críticas. De particular interés es la evidencia de que se deben considerar múltiples ubicaciones de cortocircuito como perturbaciones de referencia en relación con la estabilidad de frecuencia en redes eléctricas aisladas con altas participaciones de energías renovables. Así, se desarrolló una estructura de red neuronal artificial (ANN), con el objetivo de predecir el nadir de frecuencia de la red y la Tasa de Cambio de Frecuencia (RoCoF), considerando un cierto escenario operativo y perturbaciones. Para las condiciones operativas donde se violan los indicadores de frecuencia del sistema, se propone una metodología basada en una técnica de descenso de gradiente, que cuantifica la cantidad mínima de inercia sincrónica adicional (SC que necesitan ser despachados) que mueve al sistema hacia su región de seguridad dinámica, aprovechando la ANN entrenada y computando la sensibilidad de sus salidas con respecto a la entrada que define la inercia de los SC.