La espectroscopía de reflectancia, en combinación con algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, es un método efectivo para clasificar y predecir pigmentos y fenotipos en cultivos agronómicos. Este estudio tiene como objetivo utilizar datos hiperespectrales para desarrollar un método robusto y preciso para la evaluación simultánea de pigmentos, como clorofilas, carotenoides, antocianinas y flavonoides, en seis cultivos agronómicos: maíz, caña de azúcar, café, canola, trigo y tabaco. Nuestros resultados demuestran una alta precisión y exactitud en la clasificación, con análisis de componentes principales (PCA) vinculados a agrupaciones y un análisis del coeficiente kappa que arroja resultados que oscilan entre el 92 y el 100% en las bandas de ultravioleta-visible (UV-VIS) a infrarrojo cercano (NIR) y a infrarrojo de onda corta (SWIR). Los modelos predictivos basados en regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) lograron valores de R que oscilan entre 0.77 y 0.89 y valores de relación de rendimiento a desviación (RPD) superiores a 2.1 para cada pigmento en plantas C y C. La integración de métodos de fenotipado de pigmentos con quince índices de vegetación mejoró aún más la precisión, alcanzando valores que oscilan entre el 60 y el 100% en diferentes bandas de longitud de onda completas o de rango. Las longitudes de onda más responsivas fueron seleccionadas en función de un mapa de calor de agrupamiento, cargas beta, coeficientes ponderados y algoritmos de índice de vegetación hiperespectral (HVI), reforzando así la efectividad de los modelos generados. En consecuencia, la reflectancia hiperespectral puede servir como una herramienta rápida, precisa y exacta para evaluar cultivos agronómicos, ofreciendo una alternativa prometedora para el monitoreo y la clasificación en sistemas de agricultura integrada y producción agrícola tradicional. Proporciona una técnica no destructiva para la evaluación simultánea de pigmentos en las plantas agronómicas más importantes.