Los sensores de teledetección basados en técnicas de procesamiento de imágenes han sido ampliamente aplicados en sistemas de inspección de calidad no destructiva de cultivos agrícolas. El procesamiento y análisis de imágenes se realizaron con visión por computadora y sistemas de clasificación externos mediante pasos generales y estándar, como la adquisición de imágenes, preprocesamiento y segmentación, extracción y clasificación de características de la imagen. Este documento describe el diseño e implementación de un sistema de clasificación de madurez de racimos de frutas frescas (FFB) en tiempo real para aceite de palma basado en teledetección no restringida (sensor de cámara CCD) y técnicas de procesamiento de imágenes utilizando cinco técnicas multivariadas (estadísticas, histogramas, wavelets de Gabor, GLCM y BGLAM) para extraer características de la imagen de la fruta e incorporar información sobre la clasificación de especies de aceite de palma FFB y pruebas de madurez. Para optimizar la solución propuesta en términos de informes de rendimiento y tiempo de procesamiento, se realizaron y evaluaron clasificadores supervisados, como máquina de vectores de soporte (SVM), vecino más cercano (KNN) y red neuronal artificial (ANN), a través de medidas de ROC y AUC. Los resultados experimentales mostraron que el sistema de clasificación de FFB de maduración de aceite de palma no destructivo en tiempo real proporcionó un resultado significativo. Aunque el clasificador SVM es generalmente robusto, ANN tiene un mejor rendimiento debido al ruido natural de los datos. La mayor precisión se obtuvo sobre la base de los algoritmos ANN y BGLAM aplicados a la textura de la fruta. En particular, el robusto algoritmo de procesamiento de imágenes basado en la tecnología de extracción de características BGLAM y el clasificador ANN proporcionaron en gran medida una alta precisión de prueba AUC de más del 93% y un tiempo de procesamiento de imágenes de 0,44 (s) para la detección de especies de aceite de palma FFB.