La caña de azúcar (spp. híbridos) es un cultivo de importancia económica tanto para las industrias del azúcar como de biocombustibles. El contenido de fibra y de sacarosa son los dos rasgos cuantitativos más críticos en la mejora de la caña de azúcar que requieren evaluaciones a múltiples años y en múltiples ubicaciones. La selección asistida por marcadores (MAS) podría reducir significativamente el tiempo y el costo de desarrollar nuevas variedades de caña de azúcar. Los objetivos de este estudio fueron realizar un estudio de asociación a nivel genómico (GWAS) para identificar marcadores de ADN asociados con los contenidos de fibra y sacarosa y llevar a cabo una predicción genómica (GP) para los dos rasgos. Se recopilaron datos de fibra y sacarosa de 237 progenies autofecundadas de LCP 85-384, el cultivar de caña de azúcar más popular de Luisiana de 1999 a 2007. El GWAS se realizó utilizando 1310 alelos de marcadores de ADN polimórficos con tres modelos de TASSEL 5, regresión de marcador único (SMR), modelo lineal general (GLM) y modelo lineal mixto (MLM), y el modelo de probabilidad unificada de circulación fija y aleatoria (FarmCPU) del paquete R. Los resultados mostraron que 13 y 9 marcadores estaban asociados con los contenidos de fibra y sacarosa, respectivamente. La GP se realizó mediante predicción cruzada con cinco modelos, regresión de cresta de mejor predicción lineal no sesgada (rrBLUP), regresión de cresta bayesiana (BRR), Bayesiano A (BA), Bayesiano B (BB) y operador de selección y reducción absoluta mínima bayesiana (BL). La precisión de la GP varió del 55.8% al 58.9% para el contenido de fibra y del 54.6% al 57.2% para el contenido de sacarosa. Tras la validación, estos marcadores pueden aplicarse en MAS y selección genómica (GS) para seleccionar caña de azúcar superior con buen contenido de fibra y alta sacarosa.