La evaluación de la fiabilidad es una de las actividades más importantes para el análisis de sistemas complejos. Las técnicas de análisis clásicas de seguridad, riesgo y fiabilidad, como el Análisis de Árbol de Fallos o los Diagramas de Bloques de Fiabilidad, son fáciles de implementar, pero estiman resultados de fiabilidad inexactos debido a sus hipótesis simplificadas que asumen que los fallos de los componentes son independientes entre sí y de las condiciones de funcionamiento del sistema. Contribuciones recientes dentro del ámbito de la Evaluación de Riesgos Probabilísticos Dinámicos han demostrado el potencial para mejorar la precisión de los métodos clásicos de análisis de fiabilidad. Entre ellas, el Autómata de Árbol de Fallos Híbrido Estocástico (SHyFTA) es una metodología prometedora porque puede combinar un modelo de Árbol de Fallos Dinámico con el modelo determinista basado en la física de un proceso del sistema, y puede generar métricas de fiabilidad junto con indicadores de rendimiento de las variables físicas. Este artículo presenta el Objeto Orientado de Árbol de Fallos Híbrido Estocástico (SHyFTOO), una biblioteca de software de Matlab(r) para la modelización y la resolución de un modelo SHyFTA. Una de las características novedosas discutidas en esta contribución es la facilidad de acoplamiento con un modelo de Matlab(r) Simulink que facilita el diseño de dinámicas de sistemas complejos. Para demostrar la utilización de esta biblioteca de software y la capacidad aumentada de generar más indicadores de fiabilidad, se discuten y resuelven tres estudios de caso diferentes con una descripción detallada para la implementación de los correspondientes modelos SHyFTA.