隨著光學、計算機數據處理技術、化學計量學理論和方法的發展，以及新型NIR儀器的不斷出現和軟件版本的翻新，近紅外光譜技術的穩定性、實用性和準確性不斷提高，其非破壞、快速、簡便即可同時測定多成分的優點不斷被人們所認可。利用近紅外光譜技術可以進行食品成分的定量分析、水分子中氫結合狀態的解析、澱粉的損傷檢測、加工適應性的測定。測量的食品形態可以是固態、液態、粉狀、糊狀。通過多種多樣的樣品杯及不同的光路組合，幾乎可實現對所有食品的定性或定量測量。
一、近紅外光譜分析技術在作物品質檢測中的應用
由於近紅外測定方法具有方便快捷、無汙染的特點，在糧食、油料加工及科研中獲得了廣泛的應用。近紅外光譜分析技術不僅可以用來測定樣品的水分、粗蛋白、脂肪、澱粉等常量成分，還用來測定氨基酸、脂肪酸。
水分含量的正確估計，是穀物貿易高收益和穀物加工高效率的前提條件。有的學者用近紅外光譜法測定了整粒和粗粉碎的小麥和大麥樣品的水分含量，並與幾種水分計的測定結果進行了比較。其實驗結果表明，回歸方程的相關係數為0.99，標準差為0.2，殘差為0.38。對水分含量低於20%的樣品測定的準確度較高，而水分含量高於20%時，則精確度顯著降低，但仍優於傳統的幾種水分計。因此，盡管近紅外分析的精確度(±1%)不足以使其代替標準烘箱法，但其對農場、商業、加工業用途來說，已具有足夠高的精確度。
植物原料(包括種子、蔬菜組織和由它們加工而成的產品)中氨基酸組成的常規分析對食品工業和飼料工業有著重要的意義。對人及動物營養最重要的氨基酸是10種必需氨基酸(賴氨酸、蛋氨酸、蘇氨酸、色氨酸、異亮氨酸、精氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、纈氨酸和組氨酸)，而其中前5種還是限製氨基酸。因此，植物原料中蛋白質和氨基酸的快速測定顯得尤其重要。有學者用近紅外光譜法測定了小麥中四種限製氨基酸(賴氨酸、蛋氨酸、蘇氨酸和色氨酸)。共測定了40個已知氨基酸組成的樣品，把其中28個樣用於建立模型，12個樣用於預測。結果除蛋氨酸外，預測標準差(小於2.0μmol/g)和變異係數(小於8%)都相當低。蛋氨酸的變異係數為13.1%。這麼高的變異係數產生的原因，可能不是近紅外分析所致，而是由離子交換色譜分析中水解損失造成的。因此，非特別精密要求的限製氨基酸的測定用快速的近紅外分析技術是完全可行的。
另外，可以通過近紅外技術對小麥粉中水分、蛋白質、幹麵筋的含量進行檢測，試驗結果與常規方法測定的結果非常接近，相關係數也都很高。有科學家還比較了近紅外測定小麥角質率、礦物質含量、降落值和黏度的結果與常規測定結果的差異，發現二者的相關性也很好，而且由於近紅外方法費用低，完全適合麵粉生產過程中原料與產品的品質評價及質量控製。
在油脂工業中，油脂品質主要由碘值、過氧化值、遊離脂肪酸含量等指標評價，通過NIR技術測定上述指標可以加快檢測速度，更好的對油脂品質進行監控，而且還可以利用近紅外技術根據油的品質進行分級、檢測油脂製品的真假、測定不飽和度、識別順式和反式等。
近年來，近紅外技術的應用甚至延伸到糧食的貯存環節。1996年，Ridgwei利用近紅外技術測定蟲害發生期間水分的變化、蟲類代謝物、蛋白質和甲殼質含量，來判斷蟲害發生的程度。美國農業研究局已經研究出了一種近紅外設備，能部分自動的將小麥樣品逐粒運送到近紅外檢測池中掃描，根據麥粒吸收或反射的光譜來判斷小麥蟲害發生的程度。
二、近紅外光譜分析技術在牛奶和乳製品中的應用
隨著人們對奶製品質量的關注，生產及監督部門對牛奶及乳製品的成分進行了嚴格的控製。例如，脂肪是牛奶中最重要的成分之一，生產及監督部門對乳製品中的脂肪含量都有明確規定。而且，隨著牛奶按質論價方案（即根據奶中的蛋白質和脂肪含量定價）的提出，牛奶行業成千上萬的鮮奶樣品的分析工作就顯得尤其緊迫。
1957年，Goulden首先利用近紅外技術對牛奶及乳製品進行了研究，之後近紅外在這個領域內的應用變得廣泛起來，人們建立了許多測定原料奶、奶粉、乳酪及黃油的模型。現在，經過研究人員的不斷完善，這些模型的預測結果已經相當精確（R>0.9）。
1992年，Schmilovith通過對原料奶和乳製品的在線實驗也證明了，近紅外技術完全可以用於這些產品的在線檢測，並指出近紅外在線檢測技術與牛奶的質量檢測相結合可以最大化的發揮近紅外光譜分析的作用。