El cultivo de café en Panamá se realiza en diferentes provincias, siendo Chiriquí la provincia de mayor producción y en donde se produce y exporta café de especialidad. El café de especialidad es apreciado a nivel internacional por sus atributos sensoriales, y estos están relacionados con la composición química del café verde. Determinar estos compuestos por métodos tradicionales tomaría mucho tiempo y sería muy costoso por lo que el objetivo de este estudio fue aplicar la espectroscopía NIR y herramientas quimiométricas para la determinación rápida del contenido de cafeína, proteína y grasa en café verde especial, producido en la provincia de Chiriquí. El contenido de proteína se determinó por el método Kjeldahl, la grasa cruda por el método AOCS AM 5-04 y la cafeína por HLPC-DAD. El espectro NIR se obtuvo en la región 570-1850 nm en modo de reflectancia difusa. Los métodos de calibración multivariada aplicados fueron PLS y PCR, con diferentes pretratamientos espectrales y en diferentes regiones del espectro. Además, para superar el problema de desbalance en las clases se aplicó el algoritmo SMOTE. El mejor modelo para la estimación de la grasa cruda fue PLS-2da. derivada (15,2,2) con SMOTE aplicado a todo el rango espectral y se obtuvo un R2 de 0.787, 0.631 y 0.601 para calibración, validación cruzada y predicción respectivamente. Los errores asociados a este modelo fueron 0.306, 0.407 y 0.444 para RMSEC, RMSECV y RMSEp respectivamente. Además, el RPD fue de 1.62 y el REP de 5.53. El mejor modelo para la predicción de proteína cruda fue PLS-2da. derivada (5,2,2) con SMOTE y presentó R2 de 0.965, 0.817 y 0.793 para la calibración, la validación cruzada y la predicción respectivamente. En cuanto a los errores asociados a este modelo se obtuvieron valores de 0.108, 0.249 y 0.199 para RMSEC, RMSECV y RMSEP respectivamente, además un RPD=1.86 y un REP= 1.45. El mejor modelo para estimar el contenido de cafeína en café verde especial fue PLS 2da. derivada (5,2,2) con SMOTE y presentó R2 de 0.939, 0.865 y 0.822 para la calibración, la validación cruzada y la predicción respectivamente. En cuanto a los errores asociados a este modelo se obtuvieron valores de 0.038, 0.057 y 0.057 para RMSEC, RMSECV y RMSEP respectivamente, además un RPD=2.35 y un REP= 5.42. Los resultados de este estudio confirman que la espectroscopía NIR acoplada a herramientas quimiométricas proveen un método rápido para determinar componentes químicos en café verde especial.