El oídio es una enfermedad fúngica importante a nivel mundial para la vid, que afecta negativamente tanto el rendimiento de los cultivos como la calidad de los productos. La identificación de la enfermedad se basa en signos visibles de un patógeno una vez que la planta ya ha sido infectada; por lo tanto, actualmente se necesitan técnicas que permitan un diagnóstico objetivo de la enfermedad. En este estudio, se evaluó el potencial de la tecnología de imagen hiperespectral (HSI) para evaluar la presencia de oídio en racimos de uva. Treinta racimos de uva Carignan Noir, 15 sanos y 15 infectados, fueron analizados utilizando un sistema HSI a escala de laboratorio (rango espectral de 900-1700 nm). Se realizó un procesamiento de imágenes para extraer características espectrales y espaciales de la imagen y luego, se llevaron a cabo modelos de clasificación mediante Análisis Discriminante de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-DA) para distinguir píxeles sanos e infectados dentro de los racimos de uva. La mejor discriminación se logró para el modelo PLS-DA con combinación de preprocesamiento de suavizado (SM), Variate Normal Estándar (SNV) y centrado de la media (MC), alcanzando una precisión del 85.33% en el modelo de validación cruzada y una clasificación satisfactoria y ubicación espacial de píxeles sanos o infectados en la validación externa. Los resultados obtenidos sugirieron que la tecnología HSI combinada con quimiometría podría ser utilizada para la detección de oídio en racimos de uva negra.