A medida que la demanda de bebidas a base de plantas crece, se necesitan herramientas analíticas para clasificar y entender su diversidad estructural y composicional. Este estudio aplicó un enfoque multi-analítico para caracterizar 41 bebidas comerciales a base de almendra, avena, arroz y soja, evaluando la espectroscopia de reflectancia total atenuada por transformada de Fourier infrarroja (ATR-FTIR), las proporciones de la estructura secundaria de proteínas, la colorimetría y el análisis de textura de imágenes microscópicas. Se emplearon un total de 26 variables, derivadas de la ATR-FTIR y la evaluación de la estructura secundaria de proteínas, en modelos multivariantes, utilizando análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) y análisis discriminante PLS ortogonal (OPLS-DA) para evaluar el rendimiento de clasificación. Los resultados indicaron una clara separación de grupos, con las bebidas de soja y arroz formando clústeres distintos, mientras que las muestras de almendra y avena mostraron una superposición parcial. Las puntuaciones de importancia de variable en proyección (VIP) revelaron que las estructuras de proteínas beta-giro y alfa-hélice, junto con bandas espectrales asociadas a carbohidratos, eran las características clave para la clasificación de las bebidas. Las características texturales derivadas de imágenes de microscopía se correlacionaron con el contenido de azúcar y carbohidratos, y los parámetros de color también se emplearon para describir las diferencias de las bebidas relacionadas con el contenido de azúcar y la apariencia visual en términos de homogeneidad. Estos hallazgos demuestran que combinar los datos espectrales de ATR-FTIR con los datos de la estructura secundaria de proteínas permite la clasificación efectiva de bebidas a base de plantas, mientras que los parámetros de textura e color de imágenes microscópicas ofrecen una caracterización extendida adicional del producto.