En los últimos años, la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) ha aumentado en popularidad y uso para diferentes propósitos, incluyendo la detección de sustancias particulares, evaluación de la calidad de los alimentos, etc. Por lo general, se utilizan dispositivos de espectroscopia NIR portátiles y de mano en las superficies de diferentes materiales, muy a menudo orgánicos. Las características de estos materiales cambian a medida que envejecen, lo que conduce a cambios en sus espectros. El proceso de envejecimiento a menudo ocurre lentamente, es decir, los espectros de reflexión correspondientes pueden ser analizados cada hora o en un intervalo aún más largo. Este documento aborda el problema de analizar superficies de materiales no estables y de cambio rápido, como ceras o materiales adhesivos. Para obtener sus espectros característicos, se utilizó la espectroscopia NIR utilizando un espectrómetro de proyección de luz digital (DLP). Basándose en experiencias anteriores y en el estado actual de la técnica, se utilizaron Redes Neuronales Artificiales (ANNs) para procesar secuencias espectrales y proceder con un valor enorme de espectros recopilados durante las mediciones.