La determinación precisa de la materia seca (MS) en los aguacates Hass es vital para una cosecha óptima y para garantizar la calidad del fruto. Los modelos predictivos basados en NIRS necesitan capturar el gradiente de MS del fruto. Este trabajo tuvo como objetivo determinar el contenido de MS en el aguacate Hass entero mediante escaneo NIRS de diferentes zonas del fruto. Se registraron espectros para cada zona del fruto: pedúnculo (P), ecuador (E) y base (B). La calibración y validación incluyeron frutos de diferentes huertos en dos ciclos de cosecha. Los resultados muestran un gradiente de MS dentro del fruto: 24.47% (E), 24.68% (B) y 24.79% (P). El gradiente de MS se observó dentro de los espectros utilizando el criterio RMSi (raíz cuadrada media) y PCA. Los resultados muestran que se necesitaba al menos un espectro por zona del fruto para representar la variabilidad dentro del fruto. El rendimiento de la calibración utilizando todo el conjunto de datos fue R: 0.74 y error estándar de validación cruzada (SECV) = 1.18%. En la etapa de validación utilizando conjuntos de validación independientes, los modelos mostraron un rendimiento similar (R: 0.75, SECV 1.15%) con bajos valores del error estándar de predicción (SEP): 1.62%. Estos resultados demuestran el potencial de la espectroscopía de infrarrojo cercano para la clasificación de alto rendimiento de aguacates basada en su calidad comercial.