A antropometria tem fundamental importância para predizer algumas patologias, como por exemplo, obesidade, risco cardiovascular, síndrome metabólica e diabetes mellitus (DM). Uma das principais medidas utilizadas, que é mundialmente conhecida, é o Índice de Massa Corporal (IMC (peso/altura²). Essa medida antropométrica está diretamente relacionada com o estado nutricional do indivíduo e, consequentemente, a sua qualidade de vida. O IMC é de fácil aplicabilidade, baixo custo e amplamente utilizado em estudos epidemiológicos, entretanto, diante da complexidade da interação dos fatores de risco, surgem novas tecnologias analíticas que visam a triagem destes fatores para uma visão global. Neste contexto, a Espectroscopia no Infravermelho com transformada de Fourier (FT-IR) traz uma nova abordagem de dados, ampliando o espectro de análise. Este estudo buscou elaborar modelo de predição dos valores de IMC a partir do FT-IR e correlacionar com perfil metabólico sanguíneo. Foram sujeitos deste estudo analítico, 108 trabalhadores 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" (CEP nº 2509/10). As avaliações constaram do IMC, utilizando balança Welmy R-110 para obter o peso (kg) e estadiômetro para a estatura (m) e análise do sangue total por FT-IR. As amostras de sangue foram adicionadas em eppendorfs com 100 mg de KBr e adicionado 10 µL de ferricianeto de potássio (200 mg.mL-1), utilizado como padrão interno. Estas amostras foram liofilizadas (3 horas a 1x10-3torr) e introduzidas em acessório de reflectância difusa com fonte de luz monocromática, conectado a um espectrômetro Nicolet magna 550 FTIR e espectrofotômetro no Infravermelho Spectrum 400 FT-IR/FT-NIR Spectrometer. 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, calculadas as médias das áreas das bandas espectrais de cada sujeito a partir do software Excel 97-2003. Para análise multivariada, utilizou-se o software Pirouette 4.0 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), sendo utilizado pré-processamento centrado na média (CM). A análise realizada em dois momentos constou no primeiro da validação interna, separando os sujeitos em dois grupos, observando o valor de RMSECV, os que obtiveram valor maior ficaram no modelo de calibração, e os de menor erro, no estágio predição. Os valores obtidos na análise multivariada foram analisados por coeficiente de correlação com os valores de IMC. Obteve-se para a validação interna r2=0,992, com RMSECV=0,57 e VL de seis fatores, no processo de validação externa utilizou-se a proporção de um para um, em que os sujeitos com maiores valores de RMSECV foram utilizados para predizer o outro grupo, encontrando-se um coeficiente de correlação de 0,992, sendo possível prever com exatidão em 20,3% das amostras no quinto fator. Conclusão: Através dos resultados apresentados, conclui-se que embora exista forte correlação entre a FT-IR e os valores de IMC, esta técnica não conseguiu prever todos os valores de IMC, revelando a importância de associação com outras medidas antropométricas.