La deficiencia de vitamina A (VAD) es un problema de salud pública a nivel mundial. El maíz biofortificado con provitamina A (PVA) sirve como una alternativa para ayudar a combatir la VAD. Los esfuerzos de cría para desarrollar variedades de maíz con alto contenido de carotenoides de PVA combinan estrategias de selección molecular y fenotípica. La evaluación fenotípica de los carotenoides se realiza actualmente utilizando cromatografía líquida, una metodología precisa pero que consume tiempo y recursos. El uso de espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) podría aumentar la eficiencia de la cría. Este estudio utilizó datos de cromatografía líquida de ultra rendimiento (UPLC) de 1857 genotipos de maíz tropical como conjunto de entrenamiento y datos de NIRS para realizar una prueba independiente de un conjunto de 650 genotipos para predecir los carotenoides de PVA utilizando modelos de regresión bayesiana y de mínimos cuadrados parciales modificados (MPLS). Ambos métodos de regresión produjeron precisión de predicción similar para los carotenoides totales ( = 0.75), luteína ( = 0.55), zeaxantina ( = 0.61), beta-caroteno ( = 0.22) y beta-criptoxantina (BCX) ( = 0.57). Estos resultados demuestran que la regresión bayesiana y MPLS de BCX en datos de NIRS se pueden utilizar para predecir el contenido de BCX, el enfoque actual en la mejora de PVA, y así ofrece oportunidades para la fenotipificación de alto rendimiento a bajo costo, especialmente en las primeras etapas del proceso de cría de maíz de PVA cuando se deben evaluar muchos genotipos.