En un estudio destinado a desarrollar un método rápido y no destructivo para probar la calidad de las fresas, se recopilaron datos espectrales de cuatro variedades de fresas en diferentes etapas de maduración utilizando un espectrómetro geofísico, centrándose principalmente en la banda de 350-1800 nm. Los espectros fueron preprocesados utilizando un filtrado de Savitzky-Golay (SG), y las bandas características fueron extraídas utilizando un análisis de coeficiente de correlación de Pearson (PCC). Se construyeron modelos para predecir la calidad de las fresas utilizando bosques aleatorios (RF), máquina de vectores de soporte (SVM), mínimos cuadrados parciales (PLS) y regresión gaussiana (GPR). Los resultados indicaron que el modelo SVM exhibió una precisión relativamente alta en la predicción de la antocianina, dureza y contenido de sólidos solubles en las fresas. Para el conjunto de pruebas, el modelo SVM logró valores de R y RMSE de 0.81, 0.87 y 0.89, y 0.04 mg/g, 0.33 kg/cm y 0.72%, respectivamente. Además, el modelo PLS demostró una precisión relativamente alta en la predicción del contenido de ácido titulable de las fresas, logrando valores de R y RMSE de 0.85 y 0.03%, respectivamente, para el conjunto de pruebas. Estos hallazgos proporcionaron una base sólida para la modelización de la calidad de las fresas y una guía veraz para la evaluación no destructiva de la calidad de las fresas.