La soja, un cultivo de importancia global, es una planta típica de días cortos y termófila. Es necesario realizar esfuerzos continuos para dilucidar la base genética de sus rasgos esenciales. En este estudio, reunimos una colección de 203 variedades de soja, todas ellas adecuadas para el cultivo en la región noreste de China. Evaluamos 15 rasgos agronómicos en tres ambientes distintos, observando variaciones fenotípicas sustanciales en el panel y correlaciones estables entre los rasgos. El análisis de la estructura de la población, basado en datos de genotipado por secuenciación (GBS), reveló siete subpoblaciones dentro del panel y flujos génicos significativos entre estas subpoblaciones. A través de estudios de asociación a nivel genómico (GWASs), identificamos 64 loci significativamente asociados (SALs) para 15 rasgos y desvelamos las interconexiones genéticas entre el rendimiento y los rasgos relacionados. Además, destacamos algunos genes candidatos dentro de los SALs para el rendimiento y rasgos relacionados. Finalmente, evaluamos el desempeño de la predicción genómica de cuatro métodos distintos en los tres ambientes, revelando la influencia significativa de los factores ambientales en las precisiones predictivas. Descubrimos que rrBLUP es adecuado para la mayoría de los rasgos, aunque algunos rasgos específicos pueden beneficiarse de modelos de aprendizaje automático más complejos. Nuestros hallazgos establecen una base para la investigación futura de los mecanismos genéticos de los rasgos agronómicos de la soja y la aplicación de la selección genómica en la cría de la soja.