Le soluzioni NIR di FOSS sono in grado di gestire calibrazioni in base a diversi principi matematici, ognuno con vantaggi unici. Nell'analisi dei mangimi, alcuni tipi di campioni naturali variano molto, sia per provenienza che composizione, il che provoca relazioni non lineari tra il parametro interessato e gli spettri NIR. In tali casi sono disponibili calibrazioni ANN che offrono una valida soluzione, in quanto ANN è basato sulla matematica non lineare.
ANN può essere utilizzato per creare ampi modelli di calibrazione per una vasta gamma di prodotti, senza dover sacrificare la precisione. Per poter funzionare in maniera appropriata, la tecnica ANN richiede un grande numero di campioni, di solito più di 100. Ciò spiega perché le calibrazioni ANN sono altamente robuste e trasferibili, e quindi così vantaggiose dal punto di vista dei costi da sostenere nel tempo. D'altro canto, però, questo requisiti precludono l'impiego di ANN per insiemi di pochi dati. In questo caso risultano utili le calibrazioni PLS di FOSS.
La calibrazione PLS è un metodo collaudato che utilizza una combinazione di lunghezze d'onda, invece di una singola lunghezza come nella normale regressione lineare. Il PLS è la scelta ovvia quando il numero di campioni è limitato e per sistemi in cui il parametro interessato ha una relazione lineare con gli spettri e in cui l'intervallo del parametro è ristretto.