La clasificación de las semillas es un factor fundamental en todos los procesos agrícolas, Maxime si se desea obtener la mayor rentabilidad posible de los productos una vez puedan ser cosechadas y evitar engorrosos procesos manuales. En este trabajo investigativo, se parte de un análisis desde la minería de datos, con el fin de establecer las variables independientes más influyentes en la clasificación de una semilla, en este caso frijol seco. Entre las variables independientes objetos de análisis se encuentran: Área, perímetro, mayor longitud de eje, menor longitud de eje, aspecto, excentricidad, área convexa, diámetro equivalente, extensión, solidez, redondez, cromaticidad, factor de forma 1, factor de forma 2, factor de forma 3, factor de forma 4. Igualmente se establece una variable dependiente denominada clase, la cual consta de siete estados: Barbunya, Bombay, Cali, Dermason, Horoz, Seker y Sira. En esta investigación se emplea el Algoritmo J48 de la plataforma de aprendizaje automático y minería de datos denominada Weka, con el fin de identificar la clase a la cual puede pertenecer una semilla y las variables independientes más influyentes en este proceso. Como resultado, se encuentra que con una efectividad superior al 93% , las variables más influyentes son: Permitero, mayor longitud de eje, menor longitud de eje.
