Cerro Punta township is in a geodynamically active area, which combined with anthropic actions makes the threats to landslides recurrent in this area, causing human deaths and economic losses. Based on this problem, a study of susceptible areas to landslides was conducted using the landslide susceptibility index (LSI) method and its further validation. The LSI method is a bivariate statistical model that uses as input data an inventory of historical landslides and parameters, which determine occurrence of landslides. An inventory of 68 georeferenced landslides was used; from this data, a landslide vulnerability map was developed in the study area. A total of 30 of the 68 landslides were used to apply the statistical model and the remaining 38 were used to validate the model, (23 of the 38 landslides data used for validation occurred during the passage of Hurricane ETA). With the statistical model, 9 parameter maps were developed using the software ArcGIS to determine the level of influence of each parameter in the occurrence; the results show that the proximity of streets parameter was the most influential. The ArcGIS weighted overlay tool was used to develop the susceptibility map, of which it generated 5 levels of susceptibility. Finally, the results of the validation show that the map was able to predict 89.4% of the landslides;which provides relevant information for decision-making in landslide risk management, for urban planning and future research in the study area.El corregimiento de Cerro Punta se encuentra en una zona geodinámicamente activa, tanto internamente como externamente. Esto, combinado con las acciones antrópicas, hace que las amenazas a deslizamientos de tierra sean recurrentes en esta zona, causando pérdidas de vidas humanas y económicas. Tomando en cuenta esta problemática, se realizó un estudio de áreas susceptibles a deslizamientos aplicando el método de índice de susceptibilidad a deslizamientos (LSI), con su respectiva validación. El método de LSI es un modelo estadístico bivariado que utiliza como datos de entrada un inventario de deslizamientos históricos y una serie de parámetros que condicionan la ocurrencia de deslizamientos de tierra.  El estudio contó con un inventario de 68 deslizamientos georreferenciados, con los cuales se desarrolló y validó un mapa de susceptibilidad a deslizamientos en la zona de estudio. Del inventario total, 30 deslizamientos fueron utilizados para aplicar el modelo estadístico y 38 para validarlo (23 de estos 38 ocurrieron durante el paso del huracán Eta). Para el modelo estadístico se analizaron 9 mapas de parámetros elaborados en ArcGIS, a fin de conocer el nivel de influencia de cada parámetro, resultando la proximidad a carreteras como el parámetro más influyente. Posteriormente, se utilizó la herramienta de superposición ponderada de ArcGIS para realizar el mapa de susceptibilidad, generando 5 niveles de susceptibilidad. La validación del mapa arrojó un 89.4% de predicción, lo que aporta información relevante para la toma de decisiones en gestión de riesgos, planificación urbana en el área de estudios e investigaciones futuras