La medición de las fuerzas en el suelo en una estructura o mecanismo real en operación puede ser un proceso que consume tiempo y es costoso, particularmente cuando no se puede detener la producción para instalar sensores. En los casos en que desensamblar las partes del sistema para acomodar la instalación de sensores no es factible ni deseable, observar la estructura o mecanismo en operación y deducir rápidamente sus tendencias de fuerza facilitaría las actividades de monitoreo en los procesos industriales. Esta oportunidad se está convirtiendo gradualmente en una realidad gracias al acoplamiento de la inteligencia artificial (IA) con técnicas de diseño como los métodos de elementos finitos y de cuerpos múltiples. Modelos inferenciales adecuadamente entrenados podrían hacer posible estudiar el comportamiento dinámico de sistemas y mecanismos reales en operación simplemente observándolos en tiempo real a través de una cámara, y podrían convertirse en herramientas valiosas para la investigación durante la operación de maquinaria y dispositivos sin el uso de sensores adicionales, que son difíciles de usar e instalar. En este documento, se desarrolla y aplica la idea presentada a un mecanismo simple para el cual se deben determinar las fuerzas de reacción durante las condiciones de operación. Este trabajo explora la implementación de un sensor virtual innovador basado en visión que, a través de un entrenamiento basado en datos, es capaz de emular soluciones de detección tradicionales para la estimación de fuerzas de reacción. El sensor virtual y el modelo inferencial relativo se valida en un escenario lo más cercano posible al mundo real, teniendo en cuenta entradas interferentes que añaden incertidumbre a la medición, como en un escenario de medición del mundo real. Los resultados indican que el modelo propuesto tiene una gran robustez y precisión, como lo evidencian los bajos valores de RMSE en la predicción de las fuerzas de reacción. Esto demuestra la efectividad del modelo en reproducir escenarios del mundo real, destacando su potencial en la estimación en tiempo real de las fuerzas de reacción en el suelo en entornos industriales. El éxito de este modelo de sensor virtual basado en visión abre nuevas avenidas para soluciones más robustas, precisas y rentables para la estimación de fuerzas, abordando los desafíos de la incertidumbre y las limitaciones del despliegue de sensores físicos.