El modelo de proceso dinámico en el dominio del tiempo se utiliza para generar datos y guiar los criterios de estabilidad para el aprendizaje automático, ahorrando los costos experimentales para una serie de datos requeridos para el proceso metalúrgico. La transformación de Fourier de los datos de vibración simulados utilizando un modelo de proceso dinámico genera listas de características que incluyen múltiples frecuencias y amplitudes en cada condición de proceso. Las listas de características para la estabilidad del fresado se analizan para entrenar el algoritmo de aprendizaje automático. Las distribuciones de amplitud y frecuencia pueden cambiar según el patrón dinámico de la estabilidad del mecanizado. Los patrones de vibración se agrupan en condiciones estables, de vibración y de límite mediante el entrenamiento de datos utilizando máquinas de soporte vectorial y aumento de árboles de gradiente. En el fresado de alta velocidad de Al6061-T6 a 6000 a 18,000 RPM y variaciones de profundidades de corte axiales y radiales, se entrenaron y probaron 2400 conjuntos de datos del dominio del tiempo. Se llevan a cabo pruebas experimentales reales para nuevas condiciones de proceso con un rango de 9890 a 28,470 RPM y 989 a 2847 mm/min. Los resultados de estabilidad experimental se comparan con las predicciones de los algoritmos. La estabilidad se predice con precisión en nuevas condiciones con una precisión de predicción de alrededor del 0.9, lo que significa que la metodología se puede utilizar para predecir, categorizar y monitorear la estabilidad en procesos de fresado final.