[en] This thesis aims to develop and validate qualitative multivariate methods for the detection of adulteration or authentication of foods, including the next issues: i) using different molecular spectroscopic instruments such as Near-Infrared (NIR), Attenuated Total Reflectance Fourier Transform Infrared (ATR-FTIR), Fluorescence, and Low-Field Nuclear Magnetic Resonance (LF-NMR); ii) defining an uncertainty region from the semi-quantitative information in adulteration cases; iii) optimizing the performance parameters obtained from the multivariate analysis, and iv) applying a transfer method technique to demonstrate the applicability of models created under different conditions.Three different adulteration problems are presented in this work; olive oil adulterated with sunflower oil, cashew nuts adulterated with other nuts (Brazilian nut, Pecan nut, Macadamia nut, and Peanut), and honey adulterated with syrups (Inverted sugar, corn and rice syrup). In each case of study, different strategies to extract semi-quantitative information have proved its usefulness, including the use of Performance Characteristic Curves (PCC) and Receiver Operating Characteristic (ROC) curves, and the proposed strategy of setting two class limits to define uncertainty regions.In the authentication problem of extra virgin olive oils from two Protected Denominations of Origin (PDO), a standardization approach is proposed to manage the variations between harvests. The usefulness of the standardization techniques has been demonstrated to maintain the performance of a multivariate classification model.The research carried out in this thesis significantly contributes to advancing the detection and prevention of food fraud, ensuring safer consumer products, and preserving market integrity. The developed methods improve over traditional protocols in speed, sustainability, and non-destructiveness.

[es] Esta tesis tiene como objetivo desarrollar y validar métodos cualitativos multivariantes para la detección de adulteración o autenticidad de alimentos, incluyendo los siguientes aspectos: i) el uso de diferentes instrumentos de espectroscopia molecular como: infrarrojo cercano (NIR), espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier con reflectancia total atenuada (ATR-FTIR), fluorescencia y resonancia magnética nuclear de bajo campo (LF-NMR); ii) la definición de una región de incertidumbre a partir de la información semicuantitativa en casos de adulteración; iii) la optimización de los parámetros de calidad obtenidos del análisis multivariante, y iv) la aplicación de una técnica de transferencia de método para demostrar la aplicabilidad de modelos creados bajo diferentes condiciones. En este trabajo se presentan tres problemas de adulteración: aceite de oliva adulterado con aceite de girasol, anacardos adulterados con otros frutos secos (nuez de Brasil, nuez pecana, nuez de macadamia y cacahuete), y miel adulterada con jarabes (azúcar invertido, jarabe de maíz y jarabe de arroz). En cada caso de estudio, se ha demostrado la utilidad de diferentes estrategias para extraer información semicuantitativa, incluyendo el uso de las Performance Characteristic Curves (PCC) y de las curvas Receiver Operating Characteristic (ROC), y la estrategia propuesta de establecer dos límites de clase para definir regiones de incertidumbre. En el problema de autenticación de aceites de oliva virgen extra de dos Denominaciones de Origen Protegidas (PDO), se propone aplicar la estandardización para gestionar las variaciones entre cosechas. La utilidad de las técnicas de estandardización ha sido demostrada para mantener la calidad de un modelo de clasificación multivariante. La investigación realizada en esta tesis contribuye significativamente al avance en la detección y prevención del fraude alimentario, garantizando productos más seguros para los consumidores y preservando la integridad del mercado. Los métodos desarrollados mejoran sobre los protocolos tradicionales en términos de rapidez, sostenibilidad y no destructores.