Proponemos enfoques basados en datos para la estimación del contenido de agua y la clasificación de la madurez de la fruta de fresa. Se utilizó un espectrorradiómetro hiperespectral de banda estrecha para recopilar firmas de reflectancia de 43 frutas de fresa en diferentes niveles de madurez. Luego, el contenido de agua de referencia se obtuvo mediante el método de secado en horno. Para estimar el contenido de agua, se seleccionaron las bandas de 674 y 698 nm para crear un índice de contenido de agua de fresa normalizado. El índice se utilizó como entrada a un modelo logarítmico para estimar el contenido de agua de la fruta. El modelo para la estimación del contenido de agua dio un coeficiente de correlación de 0.82 y un Error Cuadrático Medio (RMSE) de 0.0092 g/g. Para la clasificación de la madurez, un modelo de Máquina de Vectores de Soporte (SVM) utilizando el espectro completo como entrada logró más del 98% de precisión. Nuestro análisis muestra además que, en ausencia de los datos del espectro completo, utilizando nuestro índice propuesto de contenido de agua como entrada, que utiliza valores de reflectancia de solo dos bandas de frecuencia, se logró una precisión de clasificación de madurez del 71%, lo cual podría ser adecuado para ciertas aplicaciones con recursos de detección limitados.