Este estudio explora el uso de la realidad virtual (RV) y la inteligencia artificial (IA) para predecir la presencia de dislexia en estudiantes universitarios italianos y españoles. En particular, la investigación investiga si los datos derivados de la RV de las pruebas de Lectura Silenciosa (LS) y las evaluaciones de autoestima pueden diferenciar entre estudiantes afectados por dislexia y estudiantes que no lo están, empleando algoritmos de aprendizaje automático (AA). Los participantes completaron tareas basadas en RV que medían el rendimiento en lectura y la autoestima. Se realizó un análisis estadístico preliminar (pruebas t y pruebas de Mann-Whitney) sobre estos datos, para comparar las puntuaciones obtenidas entre individuos con y sin dislexia, revelando diferencias significativas en el tiempo de finalización de la prueba de LS, pero no en precisión, ni en autoestima. Luego, se entrenaron y probaron modelos de AA supervisados, demostrando una capacidad para clasificar la presencia/ausencia de dislexia con una precisión del 87.5% para el italiano, 66.6% para el español y 75.0% para el grupo combinado. Estos hallazgos sugieren que la RV y el AA pueden ser utilizados eficazmente como herramientas de apoyo para evaluar la dislexia, particularmente al capturar diferencias en la velocidad de finalización de tareas, pero factores específicos del idioma pueden influir en la precisión de la clasificación.