Las inundaciones son el resultado de lluvias intensas y/o prolongadas que superan la capacidad de infiltración del suelo, generando escorrentía superficial y aumentando el caudal de los ríos. Estos eventos pueden causar daños sociales sustanciales e incluso llevar a fatalidades. En este estudio, analizamos eventos de inundación en Lençóis Paulista, en el sureste de Brasil, entre 2016 y 2024, evaluando las precipitaciones estimadas y las condiciones de humedad del suelo para desarrollar un índice de predicción de inundaciones para la ciudad. Las estimaciones de precipitación se derivaron de datos de reflectividad proporcionados por el radar meteorológico de Bauru, mientras que las estimaciones de humedad del suelo se obtuvieron del modelo de superficie terrestre Joint UK Land Environment Simulator (JULES), operado en IPMet-Unesp. Aunque el índice no se desarrolló basado en modelado hidrológico formal o simulación de procesos físicos, el análisis de estas variables dentro de las subcuencas del río Lençóis reveló que la elevada humedad del suelo en los días previos a los eventos de inundación fue un factor clave contribuyente. Esto es consistente con la mayor susceptibilidad de los suelos más húmedos a la generación de escorrentía superficial. Basándonos en la identificación de variables relevantes, desarrollamos el Índice de Probabilidad de Inundación (FPI) utilizando datos de solo nueve eventos de inundación y lo aplicamos para clasificar la probabilidad de inundaciones en la ciudad. El índice produjo resultados satisfactorios, destacando su potencial como herramienta para la predicción de inundaciones y la alerta temprana para la población local.