O mapeamento de áreas suscetíveis à erosão do solo é uma ferramenta essencial para prever comportamentos futuros e auxiliar no planejamento ambiental. Este estudo procura mapear e classificar áreas de risco erosivo no Cone Sul de Rondônia, aplicando técnicas de Inteligência Artificial, como Regressão Logística Binária (RLB) e Rede Neural Artificial (RNA). Para isso, um inventário de erosão foi elaborado com base em levantamentos de campo, imagens de drones e satélites, além do banco de dados do PLANAFLORO/RO. Foram selecionadas 100 unidades amostrais com erosão e 100 unidades sem erosão para a modelagem. Os parâmetros analisados incluem altitude, declividade, curvatura da vertente, densidade de drenagem, litologia, tipo de solo, erosividade e temperatura da superfície. O mapeamento resultante classificou as áreas em cinco níveis de suscetibilidade: Muito Baixa, Baixa, Moderada, Alta e Muito Alta, sendo que 55,79% (RLB) e 54,41% (RNA) da área estudada apresentam risco moderado a alto de erosão. Os resultados reforçam a importância de medidas sustentáveis para mitigar os impactos da erosão, como a manutenção da vegetação ciliar e o uso de práticas conservacionistas. O estudo indicou que mais da metade da área estudada apresenta risco moderado a muito alto de erosão, com destaque para regiões de conversão da vegetação nativa em pastagens e áreas agrícolas. A preservação da cobertura vegetal demonstrou ser um fator essencial para a redução da erosão, enquanto a ausência de mata ciliar e a proximidade de estradas contribuíram para a formação de voçorocas e ravinas.
