近紅外光譜技術主要具有以下優點:
(1) 可以同時測定多種組分;
(2) 分析速度快;
(3) 實現無損和無污染性測試、費用低;
(4) 適應性廣,幾乎適合各類樣品分析;
(5) 可使用光纖實現遠程分析檢測。
近紅外光譜技術在許多領域獲得了廣泛應用,已成功應用于農業、畜牧業、林業、生物、醫學、石油化工和工業流程檢測等方面,對推進生產和科研領域的技術進步發揮了巨大作用。
近紅外光譜分析主要包括定性分析和定量分析：
1）定性分析
近紅外光譜定性分析利用模式識別與聚類的一些算法，主要用于鑒定。在模式識別運算時需要有一組用于計算機 “ 學習 ” 的樣品集，通過計算機運算，得出學習樣品在數學空間的范圍，對未知樣品運算后，若也在此范圍內，則該樣品屬于學習樣品集類型，反之則否定。聚類運算時不需學習樣品集，它通過待分析樣品的光譜特征，根據光譜近似程度進行分類。
2）定量分析
近紅外光譜分析與其它吸收光譜按照比耳定律作定量分析類似。作常規光譜定量分析時，需要建立光譜參數與樣品含量間的關系（標準曲線）。但對復雜樣品作近紅外光譜定量分析時，為了解決近紅外譜區重疊與譜圖測定不穩定的題目，必須充分應用全光譜的信息。這是由于在近紅外光譜中和各個譜區內都包含多種成分的信息（即譜峰重疊），而同一種組份的信息分布在近紅外光譜的多個譜區：不同組分固然在某一譜區可能重疊，但在全光譜范圍內不可能完全相同，因此，為了區別不同組分，必須應用全光譜的信息，建立全譜區的光譜特征與待丈量之間的關系——即數學模型。