En los últimos años la trazabilidad ha sido reconocida como una herramienta esencial para garantizar la seguridad y la calidad de los alimentos. Calidad, autenticidad y trazabilidad se han convertido en temas de sumo interés no solamente para los consumidores, sino también para la industria, productores, comerciantes, y agencias reguladoras. El mercado de hierbas medicinales y especias se encuentra en aumento a nivel mundial así como sus precios, debido a la preferencia de los consumidores por productos naturales. Esto hace que estos productos sean blanco de adulteración, la cual es más común y difícil de detectar en el caso de sus derivados industrializados. Por este motivo es crítico contar con procedimientos confiables que permitan su autentificación. En el presente trabajo se aplicaron herramientas moleculares basadas en ADN para la generación de información genómica aplicada con el objetivo de clasificar muestras de hierbas aromáticas y plantas medicinales frescas e industrializadas. El trabajo se basó en la estrategia del DNA barcoding que utiliza secuencias denominadas barcodes, correspondientes a fragmentos específicos de genes presentes en el genoma plastídico de todas las plantas, los cuales presentan mayor variación interespecífica que intraespecífica. Se utilizó la plataforma Barcode of Life Data Systems (BOLD) para el manejo, análisis de datos y clasificación por asignación de un individuo desconocido a una especie mediante sus barcodes. Asimismo se evaluó la aplicabilidad de un procedimiento basado en minería de datos para la clasificación de las muestras, implementado en base al Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA). Los resultados obtenidos indican que ambos marcadores son amplificables con los cebadores utilizados obteniéndose secuencias bidireccionales de alta calidad en el caso de tejido fresco en el 83% de los casos para rbcL y en el 63% de los casos para matK. En las muestras industrializadas los valores fueron de 50 y 35% respectivamente. Ambas herramientas permitieron la clasificación de las muestras de tejido fresco. En el caso de las muestras industrializadas, el procedimiento algorítmico del vecino más cercano implementado por WEKA alcanzó un alto porcentaje de clasificación correcta dentro de los grupos de referencia. Podemos concluir que la metodología DNA barcoding es una herramienta útil y accesible que permite la clasificación en grupos, si bien su desempeño se ve acotado por la representación de las especies en las bases de datos. El enfoque basado en minería de datos utilizando secuencias barcode mostró un buen desempeño para la clasificación de muestras vegetales frescas e industrializadas, por lo que se propone como una metodología factible de ser utilizada a nivel industrial con distintas matrices.