Se evaluó el uso de la espectroscopía en el inf rarrojo cercano ( para la estimación de la concentración de proteína cruda PC en muestras de forraje de campo natural. El objetivo del trabajo fue evaluar si esta tecnología es lo suficientemente precisa para remplazar los métodos convencionales par a la cuantificación de N para PC (Kjeldahl y Dumas). NIRS ha sido implementada de forma exitosa para predecir el contenido de PC en otros forrajes, sin embargo, no existe conocimiento sobre cómo se comportaría frente a muestras de forraje de campo natural. Se evaluaron 3 modelos disponibles para predecir PC en forrajes a partir de NIRS y se compararon con nuevos modelos específicos generados con muestras de forraje de campo natural. La evaluación se basó principalmente en el error estándar de predicción (SE P) de los modelos (expresado como PC y error relativo) a nivel general y para los distintos tipos de muestra (forraje verde, forraje seco, tallos y vainas, y muestras completas). La mejor predicción de los modelos disponibles fue con “ con SEP =1 85 ( de error relativo), mientras que para el mejor modelo específico (“ SEP=1 18 ( de error relativo). Los nuevos modelos pueden contribuir a realizar análisis de PC del forraje de campo natural, más rápidos y de menor costo, facilitan do la toma de decisiones de manejo de campo natural.