Es un arbusto leguminoso que tiene el potencial de ser utilizado como alimento para el ganado en áreas tropicales. Sin embargo, los métodos de análisis químico que consumen tiempo y mano de obra limitan la comprensión de su valor nutritivo. La espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) es una tecnología de bajo costo ampliamente utilizada en cultivos forrajeros para acelerar la evaluación de la composición química. El objetivo de este estudio fue desarrollar modelos de predicción para evaluar la proteína bruta (PB), la fibra detergente neutra (FDN), la fibra detergente ácida (FDA) y la materia seca (MS) de Cratylia basados en NIRS y análisis de mínimos cuadrados parciales. Un total de 155 muestras fueron recolectadas en diferentes niveles de madurez y utilizadas para el desarrollo del modelo, de las cuales 107 se utilizaron para la calibración y 48 para la validación externa. La validación cruzada presentó un error cuadrático medio de predicción de 0.77, 2.56, 3.43 y 0.42; una relación de rendimiento a desviación de 4.8, 4.0, 3.8 y 3.4; y un R de 0.92, 0.92, 0.87 y 0.84 para PB, FDN, FDA y MS, respectivamente. Basándonos en los resultados obtenidos, concluimos que NIRS predijo con precisión los parámetros químicos de Cratylia. Por lo tanto, NIRS puede servir como una herramienta útil para productores de ganado e investigadores para estimar el valor nutritivo de Cratylia.