زمین­لغزش­ها هر سال خسارت­های مالی و جانی زیادی به‌بار می­آورند. نقشه­های پهنه‌بندی خطر زمین­لغزش می­توانند به کاهش این خسارت­ها کمک کنند. حوزۀ آبخیز طالقان از جمله­ حوزه­های مستعد زمین­لغزش است که بررسی شده است. در این مقاله به پهنه­بندی خطر زمین­لغزش در این منطقه و در مقیاس 50000/1، و با در نظر داشتن لایه­های اطلاعاتی پراکندگی لغزش­ها، شیب، برای شیب، زمین‌شناسی (لیتولوژی)، فاصله از گسل­ها، فاصله از آبراهه­ها، با روش شبکه­های عصبی مصنوعی مبتنی بر توابع پایه­ای گوسی (RBF) و شبکه‌های عصبی پرسپترون (MLP) می‌پردازیم. کلیات روش RBF تا حدود زیادی مشابه شبکه­های عصبی پرسپترون (MLP) است که تا کنون قابلیت آن مشخص شده­ است و چندین تفاوت ساختاری در مؤلفه­ها بین این دوروش شبکۀ عصبی وجود دارد. از نتایج نهایی مشخص شد که نقشه‌های حاصل از هر دو روش قابل قبول هستند و روش MLP دقت بیش‌تری نسبت به‌روش RBF دارد.