Summary. Stone fruits play a significant role in fruit breeding, gastronomy, and industry, largely due to their beneficial nutritional composition. Ensuring the quality of these seasonal fruits poses a substantial challenge due to intensive customer demand. In this study, through the example of sour cherries, we demonstrate how quality variations can be effectively controlled at specific critical points along the supply chain. Paired with various chemometric methods, near infrared spectroscopy reliably classified fruits based on their harvest maturity, different stages of Monilinia brown rot, and predicted the content of added foreign fruit extracts for functionality enhancement in sour cherry juices. The applied approach supports agricultural digitisation and food safety. Összefoglalás. A meggy a csonthéjas gyümölcsök nemesítésének és termelésének egyik legfontosabb alanya. A megnövekedett fogyasztói kereslet a kedvező beltartalmi összetételének tudható be, “szuperélelmiszerként” tartják számon. A viszonylag alacsony cukor-sav aránya miatt a meggyet főként feldolgozott formában fogyasztjuk. A hatékony feldolgozást nagy mértékben befolyásolja a nyersanyag érettségi és fiziológiai állapota. Az előbbi a termék kihozatalra, összetételre és funkcionalitásra, az utóbbi a stabilitásra van kihatással. Az ellátási láncban jelentkező veszteségek jelentős része romlási folyamatok miatt jelentkezik, amelyek közül az egyik legfontosabb a barna rothadást okozó Monilinia spp. Egy másik fontos szempont az élelmiszer eredetiségének biztosítása. A feldolgozásnak kimutatható hatása van a meggyből készült termékek funkcionalitására, aminek jogtalan manipulálása hamisítást feltételez. Az érési, romlási folyamatok és esetleges csalás korrelatív módszerekkel hatékonyan lekövethető. Kutatásunkban meggyek példáján keresztül mutatjuk be, hogy a közeli infravörös (NIR) spektroszkópia milyen eredményességgel alkalmazható gyümölcs érettség, Monilinia fructigena okozta barna rothadás és idegen növényi extraktumok roncsolásmentes kimutatásához gyümölcslevekben. A spektrumok gyűjtése kézi NIR műszerekkel történt a 900–1700 nm hullámhossztartományban gyümölcsök esetében diffúz reflexiós, míg gyümölcslevek esetében transflexiós elrendezésben. Az adatok elemzése a 950–1650 nm tartományban valósult meg spektrum előkezelést követően (pl. simítás, detrending, szóródási korrekciók, deriváltak). Főkomponens elemzést (PCA) alkalmaztunk előzetes feltérképezésként; PCA alapú lineáris diszkriminancia elemzést (LDA) végeztünk betakarítási érettség, korai Monilinia vagy idegen extrakttartalom kimutatásához; részleges legkisebb négyzetek regressziót (PLSR) a gyümölcsök egyes beltartalmi jellemzőinek, illetve idegen növényi extrakttartalom becsléséhez. Az érettségvizsgálati eredmények alapján a NIR spektrumokon alapuló PCA-LDA modellek lehetővé teszik a meggyek nagy pontosságú osztályozását betakarítási érettségük és lehetséges felhasználásuk szerint. A beltartalmi jellemzők becslésénél az összes oldott szárazanyag és az összes antocianin tartalom esetében adott pontos eredményt a PLSR. A Monilinia okozta barna rothadás azoknál a meggyeknél volt korai stádiumban kimutatható, amelyek vágott sebeit nagyságrendileg 100 és/vagy 10 konídium/μL koncentrációjú szuszpenzióval fertőztük és szobahőmérsékleten tároltuk. A NIR technikával eredményesen azonosítottuk a különböző idegen növényi extraktumokat és becsültük azok koncentrációját természetesen nagy színanyagtartalmú meggylevekben. Az alkalmazott roncsolásmentes, többszörösen felhasználható megközelítés támogatja a mezőgazdasági digitalizációt és hozzájárul a biztonságos és fogyasztók által elvárt minőségű élelmiszerek előállításához.