O café é uma das bebidas mais consumidas no mundo, sendo o Brasil o maior produtor e exportador. O nível de torra dos grãos de café influencia diretamente a qualidade sensorial da bebida. A torra proporciona ao café, mudanças físicas e químicas de acordo com o binômio tempo e temperatura que é ajustado conforme as características finais que se deseja na bebida. Os consumidores de cafés especiais são criteriosos durante a escolha e compra dos seus cafés, no qual diversas informações são relevantes, dentre elas o nível de torra. A padronização e classificação do nível de torra é necessária, pois na indústria, para se fazer a liberação do café é preciso avaliar o seu nível. Este trabalho teve como objetivo desenvolver um método alternativo para classificação do nível de torra de cafés especiais em grãos e moído por meio de imagens digitais. Foram utilizadas trinta amostras de cafés em três diferentes níveis de torra: clara, média e escura (com dez amostras em cada nível). Os dados coletados foram avaliados por meio de uma análise exploratória PCA (análise de componentes principais) e de classificação PLS - DA (análise discriminante por mínimos quadrados parciais). A PCA foi capaz de agrupar as amostras de acordo com os níveis de torra, com 99,7% da variância explicada para cafés em grão e 99,85% da variância explicada para café moído. Os modelos PLS - DA apresentaram resultados muito satisfatórios para classificação dos níveis, em que o percentual de acertos na predição para café em grão foi de (100%) para a torra clara (100%) para a torra média e (100%) para torra escura, já para o café em grão foi de (75%) para a torra clara (100%) para a torra média e (100%) para torra escura. O uso de imagens digitais para a classificação do nível de torra apresenta resultados promissores, portanto, é uma ferramenta de controle de qualidade interessante para as indústrias de café para padronização do nível de torra de cafés em grão e moído.