Las plagas de artrópodos son uno de los principales problemas en la producción de soja y se requiere muestreo regular en campo como base para la toma de decisiones para el control. Sin embargo, los métodos de muestreo tradicionales son laboriosos y consumen mucho tiempo. Por lo tanto, nuestro objetivo es evaluar la teledetección hiperespectral como una herramienta para establecer patrones de reflectancia en plantas de soja infestadas por diversas densidades de dos especies de chinches hediondas y dos especies de orugas. Los bioensayos se llevaron a cabo en invernaderos con plantas en macetas colocadas en jaulas con 5 plantas infestadas con 0, 2, 5 y 10 insectos. Las plantas se clasificaron según su reflectancia, basándose en la adquisición de datos espectrales antes y después de la infestación, utilizando una cámara espectral de barrido hiperespectral. La infestación por chinches no causó diferencias significativas en los patrones de reflectancia de plantas infestadas o no infestadas. En contraste, las orugas causaron cambios en los patrones de reflectancia, que se clasificaron utilizando un enfoque de aprendizaje profundo basado en una red neuronal artificial de perceptrón multicapa. Se lograron altas precisiones cuando los modelos clasificaron baja (0 + 2) o alta (5 + 10) infestación y presencia o ausencia de insectos. Este estudio proporciona una evaluación inicial para aplicar un método de detección no invasivo para monitorear orugas en soja antes de causar daños económicos.