En los últimos años, el Internet de las Cosas y otras tecnologías habilitadoras se han utilizado de manera lógica para digitalizar la cadena de suministro de vegetales (CSV). Los patrones impredecibles y la complejidad insertada en grandes dimensiones de datos presentan un desafío para un análisis humano sistemático. Por lo tanto, en un entorno impulsado por datos, la computación suave (CS) ha logrado un impulso significativo para investigar, extraer y concentrar datos confidenciales, o resolver problemas complejos de optimización, encontrando un equilibrio entre la eficiencia económica y la sostenibilidad de los sistemas de suministro de vegetales. Este documento presenta una nueva y diversa clasificación de problemas de la CSV desde la perspectiva de la CS. Se definen los problemas de la CSV y se clasifican según cómo pueden ser modelados desde la perspectiva de la CS. Además, examinamos las metodologías de CS comúnmente utilizadas en cada fase de la CSV y sus clases de problemas relacionadas. En consecuencia, hay un problema en identificar y clasificar los problemas de la CSV desde una perspectiva más amplia, abarcando las diferentes estrategias de CS que se pueden aplicar en varias fases (desde la producción hasta la venta al por menor), y reconociendo los problemas que surgen en estas fases desde la perspectiva de la CS. También presentamos algunas pautas para ayudar a los investigadores y expertos de la CSV a tomar decisiones adecuadas al abordar problemas específicos que puedan enfrentar. Aunque algunos estudios recientes han organizado la literatura de CS en este campo, están orientados hacia un único grupo de estrategias de CS (un conjunto de técnicas que comparten características comunes) y evalúan su aplicación en las fases de la CSV. Hemos propuesto un enfoque novedoso y una clasificación completa de las preocupaciones de la cadena de suministro de vegetales en relación con la computación suave. Presentamos una visión de tres cadenas de suministro representativas: vegetales crucíferos, vegetales de hojas verdes oscuras y tomates. Organizamos la clasificación científica en función de diferentes aspectos para clasificar los problemas de la cadena de suministro de vegetales según cómo pueden ser modelados utilizando metodologías de computación suave.