تقلب و جعل مواد غذایی از مهم‌ترین چالش‌های صنعت غذا به شمار می‌رود و می‌تواند پیامدهای اقتصادی، بهداشتی و اجتماعی قابل توجهی برای تولیدکنندگان و مصرف‌کنندگان به همراه داشته باشد. روش‌های متداول شناسایی تقلب، اگرچه در بسیاری از موارد قابل اعتماد هستند، اما محدودیت‌هایی از جمله زمان‌بر بودن، نیاز به آماده‌سازی نمونه، هزینه نسبتاً بالا و وابستگی به تجهیزات تخصصی دارند. در سال‌های اخیر، توسعه فناوری‌های نوین امکان شناسایی سریع‌تر و دقیق‌تر تقلب و اصالت‌سنجی مواد غذایی را فراهم کرده است. در این مقاله، فناوری‌های نوین مورد استفاده در شناسایی تقلب و اصالت‌سنجی مواد غذایی با تأکید بر روش‌های طیف‌سنجی و هوش مصنوعی مورد بررسی و مقایسه قرار گرفته‌اند. روش‌هایی نظیر طیف‌سنجی نزدیک مادون قرمز (NIR)، طیف‌سنجی مادون قرمز تبدیل فوریه (FTIR)، رامان (RMAN)، روش‌های مبتنی بر DNA، کروماتوگرافی، حسگرهای زیستی، بینی الکترونیکی و تصویربرداری فراطیفی از نظر قابلیت تشخیص، سرعت، هزینه، نیاز به آماده‌سازی نمونه و کاربردهای صنعتی بررسی شده‌اند. همچنین نقش روش‌های کمومتریک و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)، تحلیل تفکیک خطی (LDA)، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و جنگل تصادفی (RF)، در پردازش داده‌های حاصل از این فناوری‌ها و همچنین محدودیت‌های کاربردی و چالش‌ها آن‌ها مورد توجه قرار گرفته است. بررسی مطالعات نشان داد که، جهت توسعه آتی این روش‌ها ترکیب روش‌های دستگاهی سریع با روش‌های تحلیل داده و هوش مصنوعی می‌تواند ظرفیت قابل توجهی برای تشخیص تقلب، تعیین اصالت و ردیابی محصولات غذایی داشته باشد. با این حال، هزینه تجهیزات، نیاز به داده‌های باکیفیت، استانداردسازی روش‌ها و ایجاد پایگاه‌های داده معتبر از مهم‌ترین چالش‌های توسعه و کاربرد گسترده این فناوری‌ها در صنایع غذایی هستند. در نهایت، استفاده تلفیقی از فناوری‌های نوین، روش‌های کمومتریک و هوش مصنوعی می‌تواند نقش مؤثری در ارتقای کنترل کیفیت، افزایش قابلیت ردیابی و تضمین اصالت محصولات غذایی در آینده ایفا کند.