La quimiotaxonomía presenta varios desafíos que deben superarse para obtener resultados válidos y confiables. Las variaciones genéticas y ambientales individuales pueden dar una imagen falsa y llevar a conclusiones erróneas. Aplicando un enfoque holístico, basado en el análisis de datos multivariantes, estos desafíos pueden ser superados. Así, un enfoque de metabolómica debe ser optimizado dependiendo del tema de investigación. Utilizamos metabolómica basada en H NMR como una herramienta quimiotaxonómica potencial en las especies seleccionadas que crecen silvestres en Serbia. Se utilizaron análisis de componentes principales (PCA), modelado independiente suave por analogía de clases (SIMCA) y análisis discriminante de proyecciones ortogonales a estructuras latentes (OPLS-DA) para analizar los datos de NMR obtenidos con el fin de revelar biomarcadores quimiotaxonómicos. El protocolo estándar para metabolómica de plantas fue optimizado con el objetivo de extraer metabolitos más específicos, que son característicos del género. Los modelos obtenidos fueron validados, lo que reveló que las variables únicas para cada especie estaban asociadas con ciertas clases de moléculas según datos de la literatura. En , se detectó acacetina-7--glicosido (no encontrado antes en la especie), y se resolvió la estructura de la parte aglicona basada en datos de NMR 2D. En el artículo presentado, hemos demostrado que la metabolómica puede ser utilizada con éxito en quimiotaxonomía.