Resumen. El diagnóstico seguro de enfermedades en lasplantas depende de técnicas costosas, que requieren de tiempo y entrenamiento especializado. Esta investigación evaluó el uso de espectroscopia infrarroja cercana NIR (por sus siglas en ingles near-infrared) para la detección rápida del “amarillamiento de hojas de crisantemo”, una enfermedad de etiología incierta que genera pérdidas económicas importantes. En este experimento se tomaron espectros infrarrojos en hojas con niveles de amarillamiento diferentes según la clasificación empleada por los agricultores (asintomáticas, síntomas intermedios y hojasdeformadas con síntomas avanzados). Mediante un análisis de componentes principales y con los valores de los espectros de esas muestras, se desarrolló un modelo de clasificación de hojas. Ese modelo aplicado en espectros de hojas tomados al azar separó adecuadamente el grupo de espectros NIR de hojas asintomáticas de un grupo indiferenciado de espectros obtenidos de hojas consíntomas intermedios o avanzados. Los resultados sugieren que para esta enfermedad es posible desarrollar un modelo de detección en muestras problema. Para ello, se requerirá incorporar al modelo un mayor número de muestras en rangos de enfermedad bien definidos. Estos resultados permiten vislumbrar las posibilidades del uso de esta técnica no destructiva, para detección temprana de los síntomas del amarillamiento foliar en crisantemo y como herramienta para el diseño de estrategias oportunas y efectivas demanejo de esta y otras enfermedades en las plantas. / Abstract. The safe diagnostic of plant diseases depends on expensive techniques which require time and specialized training. This study evaluated the use of near-infrared spectroscopy (NIR) for the rapid detection of “chrysanthemum leaf yellowing”, a disease of unknown etiology causing important economic losses in Antioquia’s chrysanthemum main producing areas. Spectral NIR data from intact leaves showing different levels of yellowing (healthy leaves, slightly deformed leaves or highly deformed leaves with advanced yellowing), used in conjunction with multivariate statistical analysis of NIR spectra, were used to build a descriptive model for chrysanthemum leaf yellowing classification. The descriptive model indicated the presence of two groups of NIR spectra belonging to asymptomatic or symptomatic leaves, with no further differentiation of NIR spectra from leaves showing mild or severe yellowing symptoms. Not without the drawbacks of a low number of NIR spectra, these results suggests that it is possible to develop a fast, accurate and nondestructive, spectroscopic based system to detect this disease on blind plant samples. Improvements to the sensitivity of this model in detecting multiple stages of this disease will depend on obtaining and adding new NIR leaf spectra obtained from clearly defined ratings of the disease. Due to its sensitivity and wide application, NIR spectroscopy appear to be a core technique to further develop new systems for the early detection of chrysanthemum leaf yellowing and other plant diseases. This in turn may result in the design of opportune and timely systems for plant disease control.