Der nahinfrarote (NIR) Bereich des elektromagnetischen Spektrums erstreckt sich von etwa 780 nm bis 2500 nm (12800 bis 4000 cm⁻¹). Im Gegensatz zur Mittelinfrarotspektroskopie, die fundamentale Molekülschwingungen untersucht, detektiert die NIR-Spektroskopie Obertöne und Kombinationsbanden – Absorptionen, die aus anharmonischen Schwingungen von Bindungen mit Wasserstoffatomen resultieren. Diese Obertöne (erster, zweiter und dritter) und Kombinationen von Streck- und Biegeschwingungen erzeugen breite, überlappende Banden, die für die Interpretation eine multivariate Datenanalyse erfordern.

Die stärksten Absorptionen im NIR stammen von C-H-, O-H- und N-H-Streckschwingungen, die die Spektren organischer und biologischer Materialien dominieren. Der molare Extinktionskoeffizient dieser Obertöne ist typischerweise 10- bis 1000-mal schwächer als der fundamentaler Infrarotabsorptionen, was NIR einen praktischen Vorteil verschafft: Proben können direkt mit wenig oder keiner Vorbereitung gemessen werden, selbst in dicken oder stark streuenden Matrices. Messungen werden für Feststoff- und Pulverproben im diffusen Reflexionsmodus oder für Flüssigkeiten und klare Filme im Transmissionsmodus durchgeführt.

NIR-Instrumente gibt es in verschiedenen Konfigurationen. Dispersive Gitterspektrometer scannen Wellenlängen sequenziell mit einem Monochromator. FT-NIR-Spektrometer verwenden ein Michelson-Interferometer zur schnellen Aufnahme vollständiger Spektren. Diodenarray-Detektoren ermöglichen die gleichzeitige Multivellenlängen-Erfassung und eignen sich daher für die Echtzeit-Prozessüberwachung. Faseroptische Sonden ermöglichen die Fernprobenahme für Inline- und Atline-Messungen in industriellen Umgebungen.

Da NIR-Spektren aus breiten, überlappenden Peaks bestehen, ist eine direkte Zuordnung einzelner Banden selten möglich. Stattdessen basieren quantitative und qualitative Analysen auf chemometrischen Modellen, die mit multivariaten Kalibriertechniken wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA) für explorative Datenanalysen und der Partial-Least-Squares (PLS)-Regression für quantitative Vorhersagen erstellt werden. Die Kalibrierung erfordert einen repräsentativen Satz von Referenzproben mit bekannten Werten der interessierenden Eigenschaft, und die Modellleistung wird durch Kreuzvalidierung und unabhängige Testsätze überprüft.

Die NIR-Spektroskopie findet breite Anwendung in der Landwirtschaft (Feuchte-, Protein- und Fettgehalt in Getreide und Futtermitteln), in der Lebensmittelindustrie (Bestimmung von Wasser-, Zucker-, Alkohol- und Ölgehalt), in der Pharmazie (Rohstoffidentifikation, Mischungsgleichmäßigkeit und Feuchtebestimmung in lyophilisierten Produkten) und in der Polymeranalyse (Identifikation von Harztypen, Copolymerzusammensetzung und Additivgehalt). Ihre Geschwindigkeit, Zerstörungsfreiheit und Eignung für Online-Messungen machen sie zu einem der am weitesten verbreiteten Werkzeuge der Prozessanalytik (PAT) in der modernen Industrie.