En este artículo, se propone un método para predecir la estabilidad de aterrizaje de un módulo lunar mediante un mapa de clasificación de la estabilidad de aterrizaje, considerando las características del suelo blando y el ángulo de inclinación de la superficie lunar. Primero, se verificó la condición de estabilidad de aterrizaje en términos de las posibilidades de seguridad (=estable), deslizamiento (=inestable) y vuelco (=estáticamente inestable) al dejar caer un módulo lunar sobre superficies lunares planas a través de simulaciones de elementos finitos (FE) de acuerdo con el ángulo de inclinación, el coeficiente de fricción y el suelo blando/rígido, mientras que la velocidad vertical de contacto se mantuvo en 3 m/s. Todos los resultados de la simulación fueron clasificados mediante un mapa de clasificación con la ayuda de regresión logística, un algoritmo de clasificación de aprendizaje automático. Finalmente, el estado de estabilidad de aterrizaje se predijo de manera eficiente mediante simulación de Monte Carlo (MC) simplemente refiriéndose al mapa de clasificación para 10,000 conjuntos de datos de entrada, que consisten en el coeficiente de fricción, ángulos de inclinación y suelo rígido/blando. Para demostrar el rendimiento, se emplearon dos superficies lunares virtuales basadas en un mapa de terreno 3D de la misión LRO. Luego, se validó la estabilidad de aterrizaje a través de la simulación de aterrizaje de un modelo FE de un módulo lunar que requiere un alto costo computacional. Los resultados de la predicción mostraron una excelente concordancia con los de las simulaciones de aterrizaje con un costo computacional despreciable de alrededor de unos pocos segundos.