El objetivo de este trabajo fue evaluar el efecto de dos matrices diferentes (por ejemplo, harina a base de almidón frente a harina a base de proteínas) en la capacidad de la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) para clasificar mezclas binarias de harinas de garbanzo (proteína), maíz y tapioca (almidón). Se realizaron mezclas binarias combinando diferentes proporciones de garbanzo más maíz, garbanzo más tapioca y maíz más tapioca. Se recolectaron espectros utilizando espectroscopia NIR y se analizaron los datos utilizando técnicas como el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA). Los resultados mostraron un efecto de la matriz en los resultados de clasificación de PLS-DA, tanto en las tasas de clasificación como en las cargas de PLS. Las diferentes combinaciones de harinas/mezclas mostraron cambios en los valores de absorbancia alrededor de 4752 cm que están asociados con almidón y proteínas. Sin embargo, el uso de la espectroscopia NIR podría proporcionar un valioso cribado inicial e identificación de la posible contaminación de harinas a lo largo de las cadenas de suministro y valor, permitiendo que métodos más costosos se utilicen de manera más productiva en muestras sospechosas.