La soja (Glycine max (L.) Merrill) es un cultivo oleaginoso importante, rico en fitosteroles y tocoferoles, compuestos asociados con propiedades funcionales y nutricionales de los aceites vegetales. Este estudio tuvo como objetivo aplicar, por primera vez, el Análisis de Componentes Independientes (ICA) para discriminar la composición de fitosteroles (beta-sitosterol, campesterol, estigmasterol) y tocoferoles (alfa, beta) en 20 genotipos de soja: 14 no transgénicos y seis transgénicos, cultivados en dos regiones productoras principales del estado de Paraná, Brasil (Londrina y Ponta Grossa). Se extrajeron compuestos lipofílicos de las semillas de soja, se cuantificaron mediante cromatografía de gases y HPLC, y se analizaron estadísticamente utilizando ICA con el algoritmo JADE. Los componentes independientes extraídos diferenciaron con éxito las variedades de soja en función de los perfiles fitoquímicos. Notablemente, los cultivares transgénicos de Ponta Grossa exhibieron niveles más altos de tocoferoles totales, incluidos el alfa- y beta-tocoferol, mientras que los cultivares convencionales de ambas regiones mostraron un contenido elevado de fitosteroles, particularmente campesterol y estigmasterol. El ICA demostró ser un método no supervisado poderoso para visualizar patrones en datos composicionales complejos. Estos hallazgos destacan la influencia significativa del genotipo y la región de cultivo en el potencial nutracéutico de la soja, y apoyan el uso del análisis multivariado como una herramienta estratégica para la selección de cultivares con el objetivo de mejorar la calidad funcional en aplicaciones alimentarias.