Se desarrollo un sistema de vision artificial para la clasificacion de frutos de cafe en once categorias dependiendo de su estado de madurez. Para la descripcion de la forma, el color y la textura de cada fruto de cafe se extrajeron 208 caracteristicas. La reduccion del conjunto de caracteristicas de 208 a 9 se hizo con base en los resultados de dos metodos de seleccion de caracteristicas, uno univariado y otro multivariado. Las caracteristicas seleccionadas corresponden a 4 caracteristicas de textura, 3 de color y 2 de forma. Este conjunto final de caracteristicas se evaluo en dos tecnicas de clasificacion: Bayesiano y redes neuronales. Con el clasificador Bayesiano se obtuvo un error de clasificacion del 5,43% y requirio un tiempo de clasificacion de 5,5 ms, mientras que usando redes neuronales el error de clasificacion fue de 7,46%, pero disminuyo el tiempo de clasificacion a 0,8 ms.