El manejo adecuado de frutas se ha convertido en una de las actividades económicas más importantes en la agricultura colombiana [1]. A la fecha, la identificación del estado de maduración de frutas se realiza manualmente [2], presentando variabilidad por la subjetividad producida debido a la fatiga ocular del experto. El propósito de esta investigación fue desarrollar una herramienta computacional para la identificación del estado de maduración de granadillas a partir del reconocimiento de imágenes. El área en píxeles de las imágenes perteneciente a la fruta fue extraída mediante la técnica de Otsu usando librerías de OpenCv en Python. Finalmente, la tarea de clasificación se realizó a través del análisis de agrupamiento, en el cual fueron asignados 110 puntos RGB pertenecientes a cada estado de maduración de la granadilla. Los resultados obtenidos muestran 92,6% de aciertos en la identificación del estado de maduración, a partir de un conjunto de 90 imágenes obtenidas de 90 frutas en diferentes estados de maduración, en comparación con el análisis manual acorde a lo establecido por la Norma técnica colombiana NTC 4101.