Analizar aceites esenciales es una tarea desafiante para los químicos porque su composición puede variar dependiendo de varios factores. Se evaluó el potencial de separación de compuestos volátiles utilizando cromatografía de gases enantioselectiva bidimensional acoplada con espectrometría de masas de tiempo de vuelo de alta resolución (GCxGC-HRTOF-MS) con tres fases estacionarias diferentes en la primera dimensión para clasificar diferentes tipos de aceites esenciales de rosa. Los resultados mostraron que seleccionar solo diez compuestos específicos era suficiente para una clasificación eficiente de muestras en lugar de los 100 compuestos iniciales. El estudio también investigó las eficiencias de separación de tres fases estacionarias en la primera dimensión: Chirasil-Dex, MEGA-DEX DET-beta y Rt-betaDEXsp. Chirasil-Dex tuvo el mayor factor de separación y espacio de separación, que osciló entre el 47.35% y el 56.38%, mientras que Rt-betaDEXsp tuvo el más pequeño, que osciló entre el 23.36% y el 26.21%. MEGA-DEX DET-beta y Chirasil-Dex permitieron la separación por grupos basada en factores como la polaridad, la capacidad de formación de enlaces de hidrógeno y la polarizabilidad, mientras que la separación por grupos con Rt-betaDEXsp fue casi imperceptible. El período de modulación fue de 6 s con Chirasil-Dex y de 8 s con las otras dos configuraciones. En general, el estudio mostró que analizar aceites esenciales utilizando GCxGC-HRTOF-MS con una selección específica de compuestos y fase estacionaria puede ser efectivo para clasificar diferentes tipos de aceite.