En este estudio, proponemos un modelo predictivo para la discriminación de macerales basado en análisis espectroscópicos Raman de materia orgánica dispersa. La microespectroscopía Raman se acopló con análisis ópticos y de pirólisis Rock-Eval en un conjunto de siete muestras recolectadas de sucesiones mesozoicas y cenozoicas del sector exterior del cinturón de pliegues y empujes de los Cárpatos. La petrografía orgánica y la pirólisis Rock-Eval evidencian un querógeno tipo II/III con organofacies complejas compuestas por los grupos de macerales de vitrinita, inertinita y liptinita, mientras que la madurez térmica se encuentra en el inicio de la ventana de petróleo, que abarca entre 0.42 y 0.61 R%. Se realizaron análisis micro-Raman, en aproximadamente 30-100 espectros por muestra, pero solo para relativamente pocos fragmentos fue posible realizar una clasificación óptica de acuerdo con su grupo de macerales. Un análisis estadístico multivariante de los espectros de vitrinita e inertinita identificados permite definir la variabilidad de las organofacies y desarrollar un modelo PLS-DA predictivo para la identificación de vitrinita a partir de espectros Raman. Siguiendo los primeros intentos realizados en los últimos años, este trabajo destaca cómo las técnicas de aprendizaje automático se han convertido en un apoyo útil para los análisis petrográficos clásicos en la evaluación de la madurez térmica.