A Síndrome Metabólica (SM) é caracterizada por um conjunto de distúrbios, que acarretam risco cardiovascular. Essa alteração tem-se tornando cada vez mais frequente no Brasil. Vários estudos têm documentado o aumento da incidência desta patologia com agravos em que alguns podem estar associados ao ambiente ocupacional. O objetivo foi associar as variáveis preditoras da SM através da criação de modelos de correlação pela FT-IR, a partir do perfil metabólico global. Trata-se de um estudo analítico, com 107 trabalhadores, predominantemente do sexo feminino (62,6%), com média de idade de 50,7±10,9 anos, integrantes da pesquisa “Triagem dos fatores de risco relacionados ao excesso de peso em trabalhadores da agroindústria usando novas tecnologias analíticas e de informação em saúde”. Foram consideradas para a definição da SM as variáveis de circunferência da cintura (CC), pressão arterial (PA), glicemia de jejum (GLI), triglicerídeos (TG) e colesterol HDL (HDL-c), preconizados pela I Diretriz Brasileira de Diagnóstico e Tratamento da SM, destas são necessários três ou mais para esta definição. Os pontos de corte considerados foram na CC > 88cm em mulheres e >102cm em homens, HDL-c <50mg/dL em mulheres e <40mg/dL em homens, TG =150mg/dL, GLI =110mg/dL e PA sistólica =130mmHg e/ou PA diastólica =85mmHg. Após a classificação da SM, foi identificado o perfil metabólico global de cada sujeito obtido através das amostras sanguíneas em repouso, adicionadas em eppendorfs com 100mg de KBr e 10ul de ferricianeto de potássio (200mg.mL¹), usado como padrão interno. As amostras foram liofilizadas e introduzidas em acessório de reflectância difusa com fonte de luz monocromática ligados a um espectrômetro FTIR. Os espectros foram registrados entre 4000 a 600 cm^-1 com resolução espectral de 4 cm^-1 e 16 scans, posteriormente normalizados (entre 0 e 1,0) através do padrão interno. As médias das áreas das bandas espectrais foram calculadas a partir do software Excel 97-2003. A partir do software Pirouette 4.0, foi conduzida análise multivariada entre o perfil metabólico global de cada trabalhador e os parâmetros tradicionais utilizados na detecção da SM, através de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), guiada pelo valor de coeficiente de determinação (r²), valor de erro de validação cruzada (RMSECV) e variável latente (VL), através do pré-processamento centrado na média (CM). Os resultados apontam que 43 sujeitos (40,2%) apresentavam SM. Os modelos de correlação entre os parâmetros da SM e os valores mensurados na análise por FT-IR foram estabelecidos com a análise multivariada, com erro menor do que 1,0 como previstos pela ANVISA, para CC (r²=0,996; RMSECV=0,75; VL=4), PAS (r²=0,998; RMSECV=0,87; VL=3), PAD (r²=0,996; RMSECV=0,86; VL=4), GLI (r²=0,999; RMSECV=0,72; VL=6) e HDL (r²=0,996; RMSECV=0,89; VL=6), quanto ao TRI obteve-se um r² de 0,937, ficando o RMSECV muito acima do previsto, chegando à 21,4 a otimização da faixa espectral, desse resultado poderia diminuir o erro de previsão e assim chegar a um bom resultado, porém neste estudo preconizamos a utilização de toda gama espectral para demostrar a robustez do método. Mesmo não obtendo um bom modelo de correlação para uma das variáveis, os resultados apontam que a técnica de FT-IR, supervisionada por método de análise multivariada, pode ser uma ferramenta útil para a detecção da SM, uma vez que esta é determinada através da alteração de no mínimo três parâmetros.