Neste trabalho foi empregada a análise de componentes principais por intervalo (iPCA) como método de seleção de variáveis, associada à espectroscopia no infravermelho próximo, na discriminação de óleos vegetais. Osseguintes óleos vegetais foram analisados: óleo de soja, canola, girassol, arroz, milho, algodão e amendoim. Para tal análise foi utilizado um espectrômetroPerkin Elmer Spectrum 400,com esfera de integração (NIRA), empregando-se refletância difusa e especular no intervalo entre4.000 e10.000 cm-1, resolução de 4 cm-1 e 32varreduras. Os espectros foram adquiridos em quintuplicata, foram normalizados e posteriormente corrigidos com as transformadas SNV (variação normal padrão) e primeira derivada com uma janela de 5 pontos. Os modelos foram desenvolvidos através do aplicativo Matlab versão 7.0 empregando análise de componentes principais por intervalos(iPCA) disponível no pacote iToolbox. Foram realizados modelos de 8, 16 e 32 intervalos, com os dados centrados na média. O presente trabalho indica que é possível discriminar diferentes óleos vegetais através da espectroscopia de infravermelho associada à análise de componentes principais por intervalo (iPCA) como método de seleção de variáveis.