La evaluación de la predisposición de los afloramientos rocosos a los principales posibles cinemáticos representa el paso preliminar del análisis de estabilidad: las pruebas de Markland para deslizamiento y volcadura constituyen un hito debido a la facilidad de uso e interpretación de los resultados. Se requieren los ángulos de orientación y fricción de los principales conjuntos de discontinuidades y la orientación de las caras rocosas como entrada para realizar la prueba en un estereograma de manera gráfica. Sin embargo, para los afloramientos naturales, la orientación de las caras rocosas podría variar significativamente, y la prueba debe realizarse asumiendo todas las representativas. Para acelerar este proceso, los autores establecieron un procedimiento automático basado en los principios de funcionamiento del entorno GIS y lo desarrollaron en el lenguaje Matlab. La orientación de los principales conjuntos de discontinuidades y los ángulos de fricción relativos, junto con los datos de pendiente y aspecto que representan la orientación de la cara rocosa del afloramiento considerado, son los datos de entrada. Los datos de pendiente y aspecto están en formato GeoTIFF, el formato más común para archivos raster georreferenciados empleados en un entorno GIS. El código de Matlab realiza las pruebas de Markland para deslizamiento planar y de cuña y volcadura flexural, considerando todos los posibles conjuntos o intersecciones de conjuntos, y proporciona la salida con la misma extensión y georreferenciación de los datos de entrada. Las salidas son una serie de archivos raster GeoTIFF que describen el resultado para cada cinemático por separado y de manera global, que pueden ser importados directamente en GIS. Los resultados globales también pueden ser utilizados para mapear áreas de origen para simulaciones numéricas de caída de rocas en 3D. El código fue validado a través de un estudio de caso comparando sus resultados con los obtenidos al realizar las pruebas convencionales de manera singular en un número de caras rocosas significativas. Los resultados obtenidos en el estudio de caso muestran que el algoritmo produce resultados fiables consistentes con los proporcionados por métodos tradicionales.