La espectroscopía Raman es una técnica de análisis espectral basada en la vibración molecular. Ha ganado amplia aceptación como una herramienta práctica para la caracterización o identificación no invasiva y rápida de múltiples analitos y compuestos en los últimos años. En la detección de calidad de frutas, la espectroscopía Raman se emplea para detectar compuestos orgánicos, como pigmentos, fenoles y azúcares, así como para analizar las estructuras moleculares de enlaces químicos específicos o grupos funcionales, proporcionando información valiosa sobre la detección de enfermedades de frutas, análisis de residuos de pesticidas e identificación de origen. En consecuencia, las técnicas de espectroscopía Raman han demostrado un potencial significativo en el análisis agroalimentario en diversos ámbitos. Especialmente, el frente de la espectroscopía Raman está experimentando un aumento en las aplicaciones de aprendizaje automático para mejorar la resolución y calidad de los espectros resultantes. Este artículo revisa los principios fundamentales y los avances recientes en la espectroscopía Raman y explora técnicas de procesamiento de datos que utilizan el aprendizaje automático en la espectroscopía Raman, centrándose en sus aplicaciones en la detección de enfermedades de frutas, análisis de residuos de pesticidas e identificación de orígenes. Finalmente, destaca los desafíos y perspectivas futuras de la espectroscopía Raman, ofreciendo una referencia efectiva para la detección de calidad de frutas.