O uso de redes neurais artificiais na análise espectral de RMN elimina a necessidade de pré-processamento dos dados, pois esses algoritmos são capazes de identificar e remover ruídos automaticamente.

Considere que, para caracterizar diferentes métodos de extração utilizados na obtenção de amostras de óleos de camélia, tenha sido empregada a espectroscopia de RMN de ¹ H, seguida de análise de componentes principais, e que os resultados tenham revelado agrupamentos distintos no espaço das componentes principais. Nesse caso, depreende-se que o método de extração influencia significativamente a composição química do óleo.

A combinação de espectroscopia de RMN com algoritmos de aprendizado de máquina, como máquinas de vetores de suporte com kernels não lineares e random forest, aprimora a discriminação de amostras com pequenas variações estruturais, devido à capacidade desses modelos de lidar com relações complexas entre os metabólitos diferenciais, extraindo informações sutis que não são facilmente captadas por técnicas lineares.

Métodos como a análise de componentes principais (PCA) ou a análise de componentes independentes (ICA) são usados para reduzir a dimensionalidade de grandes conjuntos de dados espectrais, facilitar a visualização e identificar padrões ocultos para a caracterização de substâncias.

Os sinais espectroscópicos gerados pelos espectrômetros medem a intensidade da radiação em diferentes comprimentos de onda ou frequências e necessitam de etapas para tratar os dados espectroscópicos, tais como a correção de baseline, a normalização e a suavização.

As imagens térmicas são capturadas com câmeras térmicas que detectam a energia da radiação no campo magnético nuclear emitido pelos objetos, transformando-o em uma imagem visível em que diferentes temperaturas são representadas por diferentes cores.

Na espectroscopia Raman, as vibrações de ligações como C–H, N–H e O–H e de outros grupos funcionais típicos de compostos orgânicos são detectadas, geralmente, na faixa do espectro entre 500 cm⁻¹ a 1.800 cm⁻¹.

As vibrações moleculares na espectroscopia do infravermelho causada pela energia da radiação são captadas como sinal característico, especialmente no que diz respeito à caracterização dos grupamentos carbonila nas moléculas orgânicas.

A FTIR utiliza a faixa espectral da região do infravermelho médio, enquanto a espectroscopia Raman utiliza a faixa espectral da região do infravermelho próximo e luz visível. Ambas constituem importantes técnicas para a caracterização de moléculas orgânicas.

As aplicações da NIR são mais limitadas em relação à FTIR por conta da menor capacidade de discriminação entre componentes semelhantes de uma substância.