La evaluación convencional de la vigorosidad de las semillas de maíz es un proceso que consume mucho tiempo y es intensivo en mano de obra. En contraste, este estudio introduce un marco automatizado y no destructivo para clasificar la vigorosidad de las semillas de maíz con diferentes capacidades de reparación del ADN de la semilla utilizando imágenes hiperespectrales. La selección de semillas de maíz recubiertas para nuestro estudio de caso también se alineó bien con aplicaciones prácticas. Para garantizar la precisión y confiabilidad de los resultados, se implementaron rigurosos pasos de preprocesamiento de datos para extraer información de alta calidad de los datos espectrales crudos obtenidos de las imágenes hiperespectrales. En particular, se exploraron métodos de pretratamiento comúnmente utilizados. En lugar de analizar todas las longitudes de onda de los datos espectrales, se utilizó un método de muestreo competitivo adaptativo ponderado para seleccionar longitudes de onda más informativas, optimizando la eficiencia del análisis. Además, este estudio aprovechó modelos de aprendizaje automático, enriquecidos a través de técnicas de sobremuestreo para abordar el desequilibrio de datos a nivel de la semilla. Los resultados obtenidos utilizando una máquina de vectores de soporte con técnicas mejoradas demostraron resultados prometedores con una sensibilidad del 100%, una especificidad del 96.91% y un coeficiente de correlación de Matthews (MCC) de 0.9807. Por lo tanto, este estudio destacó la efectividad de la imagen hiperespectral y el aprendizaje automático en las prácticas modernas de evaluación de semillas. Al introducir un sistema de clasificación de vigor de semillas que incluso puede acomodar semillas recubiertas, este estudio ofrece un camino potencial para empoderar a los productores de semillas en aplicaciones prácticas del mundo real.