La evaluación de la calidad sensorial y de seguridad de los alimentos mediante métodos no invasivos, es esencial para la cadena alimentaria. Además, la disponibilidad de esto datos en tiempo real ha sido una demanda creciente por el sector agroalimentario y ha supuesto el abandono gradual de las pruebas sensoriales manuales tradicionales y de los métodos de análisis químico, que además de destruir el alimento aportaban datos con efectos retardados. Los avances en el desarrollo de la informática, inteligencia artificial y técnicas de imágenes, el aprendizaje automático y las imágenes hiper espectrales, han demostrado ser técnicas eficientes para evaluar rápidamente y de manera no destructiva las características sensoriales y los atributos de calidad de los alimentos. El trabajo de Kang et al., describe los conceptos básicos para entender qué son las técnicas de imágenes hiper espectrales y de aprendizaje automático, el proceso de creación de este tipo de imágenes, los algoritmos del aprendizaje automático y el flujo en el procesamiento de datos. Asimismo, el artículo revisa en la literatura científica entre 2017 y 2022 las aplicaciones actuales de estos sistemas en la cadena de valor de alimentos para la clasificación, el envasado, el transporte, el almacenamiento y las ventas, para finalizar con un análisis profundo del potencial de la tecnología para generar ideas que mejoren su aplicación práctica.
