La implementación de la Industria 4.0 enfatiza la capacidad y competitividad en la aplicación agrícola, que es el marco esencial de la economía de un país que obtiene materias primas y recursos. Los trabajadores humanos emplean actualmente el método de evaluación tradicional y clasificación de granos de cacao, lo cual requiere una cantidad significativa de tiempo. El desarrollo agrícola avanzado y las operaciones procedurales difieren significativamente de las de hace varias décadas, principalmente debido a los avances tecnológicos, que incluyen sensores, dispositivos, electrodomésticos y tecnología de la información. La inteligencia artificial, como una de las técnicas principales que revitalizó la implementación de la Industria 4.0, tiene un potencial extraordinario y aplicaciones prospectivas. Este estudio demostró una metodología para el análisis de características texturales en imágenes digitales de granos de cacao. Las características de la matriz de co-ocurrencia de la matriz de co-ocurrencia de niveles de gris (GLCM) se compararon con el método de red neuronal convolucional (CNN) para el método de extracción de características. Además, aplicamos varios clasificadores para una evaluación y clasificación concluyentes para obtener un análisis de rendimiento de precisión. Nuestros resultados mostraron que el uso de la extracción de características de textura GLCM puede contribuir a resultados más confiables que el uso de la extracción de características de CNN en la clasificación final. Nuestro método se implementó a través de un preprocesamiento en el sitio dentro de un dispositivo informático de bajo rendimiento. También ayudó a fomentar el uso de tecnologías modernas de Internet de las Cosas (IoT) entre los agricultores y a aumentar la seguridad de la cadena de suministro de alimentos en su totalidad.