光谱数据处理是消除仪器因素(灯及测量方式等)环境因素(如温度等)和样品物态(如颜色、形态等)等对光谱的影响。常采用的方法有平滑、微分、基线漂移扣减、多元散射校正和有限脉冲响应滤波等也可以用小波变换来进行部分处理。数据关联技术主要是化学计量学方法。化学计量学的发展使多组分分析中多元信息处理理论和技术日益成熟，解决了近红外光谱区重叠的问通过关联技术可以实现近红外光谱的快速分析。近红外光谱仪的应用中，我们所关心的是被测样品的组成或各种物化性质，因此，如何提取这些有用信息是近红外光谱分析的技术。现在的许多研究与应用表明，利用化学计量学方法进行近红外光谱分析是非常有效的。化学计量学理论在近红外光谱仪器中的应用对仪器的实用化是非常关键的。
采用全谱分析，可以从近红外谱图中提取大量的有用信息;通过合理的计量学方法将光谱数据与训练集样品的性质(组成、特性数据)相关联可得到相应的校正模型;进而预测未知样品的性质。光栅或反光镜的机械轴承长时间连续使用容易磨损，影响波长的精度和重现性;由于机械部件较多，仪器的抗震性能较差;图谱容易受到杂散光的干扰;扫描速度较慢，扩展性能差。由于使用外部标准样品校正仪器，其分辨率、信噪比等指标虽然比滤光片型仪器有了很大的提高，但与傅里叶型仪器相比仍有质的区别。
测量光谱光谱采集的好坏不但取决于近红外光谱仪的可靠性，而且还会受周围环境的影响，温度变化、湿度的变化、是否有杂质、是否有气泡。好的近红外光谱仪都会有准确的控温功能。另外要考虑物质在检测之前是否要经过预处理。为了解决各种因素如随机噪音、信号本底、光散射等对光谱的干扰，从光谱中充分提取样品信息，光谱分析化学计量学软件提供了各种处理方式，如光谱的扣减、微分、化处理、多元散射校正等功能，可以消除或把干扰减到Z小。对整个全谱计算时，一方面计算的工作量比较大，影响检测速度，另一方面，在有些光谱区域样品光谱信息很弱，不样品组成或性质间缺乏相关关系，为了选取Z有效的光谱区域，需要将性质数据同光谱数据进行关联，求出相关系数，选取相关系数高的有效光谱区域参不计算。