México figura como un importante consumidor y productor de cárnicos. La evaluación de la calidad de la carne es un reto de mayor importancia en la industria cárnica. La necesidad de métodos objetivos, consistentes y eficientes se tomó como impulsor para explorar el análisis de imagen para la evaluación de la calidad de res. Se realizó el análisis fisicoquímico, así como el análisis de textura de imágenes con matriz de coocurrencia (GLCM) a muestras de carne de res. Se examinó la correlación entre las características de textura extraídas de imágenes las cuales fueron segundo momento angular (ASM), contraste, correlación, inversa de la diferencia de momento (IDM) y entropía calculadas con GLCM y las variables de color, pH y capacidad de retención de agua, observando una correlación más fuerte entre las variables a*, C*, IDM y ASM. El modelo de predicción generado, utilizando ajuste logístico nominal, mostró que las variables de color a*, b*, C* y h* en conjunto con las variables de textura de imágenes ASM e IDM son los parámetros significativos en la estimación de la frescura de la carne en este estudio. El estudio muestra un posible potencial del análisis de imagen en combinación con el análisis de color, para la predicción de calidad de la carne de res en términos de su frescura.