Resumo A manga cultivar ‘Ataulfo’ é altamente produzida no México e é colhida quando atinge maturidade fisiológica. Este processo leva pelo menos mais um mês para o fruto atingir maturidade de consumo. Armazéns e mercados apresentam perdas importantes porque o status “pronta para consumo” é desconhecido. O status de maturidade é determinado pela medição de variáveis físico-químicas lentas e destrutivas. Um dispositivo óptico baseado no sensor espectral AS7262 foi conectado ao microcontrolador ESP32, e suas medidas foram correlacionadas com o teor de sólidos solúveis (TSS), matéria seca (MS) e firmeza de mangas obtidas no mercado local. Análise dos dados foi realizada por meio de modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), árvore de classificação e regressão (CART) efloresta aleatória (RF). Com o modelo PLS, TSS e firmeza, foram previstos R2 de 0,61 e 0,76, respectivamente. A raiz do erro quadrático médio de predição (RMSEP) foi de 0,91 para TSS e 0,67para firmeza. Com o modelo CART, a precisão da classificação foi de 90% para TSS e 87% para firmeza de frutos intactos. ‘Ataulfo Ataulfo fisiológica consumo pronta desconhecido físicoquímicas físico químicas destrutivas AS AS726 ESP32 ESP TSS, , (TSS) MS (MS local PLS (PLS) CART (CART RF. RF . (RF) R 061 0 61 0,6 076 76 0,76 respectivamente RMSEP (RMSEP 091 91 0,9 067para 67para 90 87 intactos AS72 ESP3 (TSS (PLS (RF 06 6 0, 07 7 0,7 09 9 8 AS7

Abstract ‘Ataulfo’ mango is highly produced in Mexico, being harvested when it reaches its physiological maturity. This process takes at least another month for the fruit to reach consumption maturity. Warehouses and markets present important losses as the ready-to-eat status is unknown. Maturity status is determined by measuring slow and destructive physicochemical variables. An optical device based on the AS7262 spectral sensor was connected to the ESP32 microcontroller and measurements were correlated with soluble solids content (SSC), dry matter (DM) and firmness of mangoes obtained from the local market. Data analysis was carried out by partial least squares (PLS) regression, classification, regression tree (CART) and random forest (RF) models. With PLS, SST and firmness were predicted with R2 of 0.61 and 0.76, respectively. The root mean squared error of prediction (RMSEP) was 0.91 for SSC and 0.67 for firmness. With the CART model, classification accuracy was 90% for SSC and 87% for firmness of intact mango fruits. ‘Ataulfo Ataulfo Mexico maturity readytoeat ready eat unknown variables AS AS726 ESP ESP3 SSC, , (SSC) DM (DM market PLS (PLS (CART RF (RF models R 061 0 61 0.6 076 76 0.76 respectively RMSEP (RMSEP 091 91 0.9 067 67 model 90 87 fruits AS72 (SSC 06 6 0. 07 7 0.7 09 9 8 AS7