Este artigo propõe uma implementação de regressões seqüenciais para o algoritmo das projeções sucessivas (APS), que é uma técnica de seleção de variáveis para regressão linear múltipla. Para ilustração, apresenta-se um exemplo envolvendo a determinação de proteína em trigo por espectrometria no infravermelho próximo. As previsões do modelo resultante exibiram um coeficiente de correlação de 0.989 e um RMSEP (erro médio quadrático de predição) de 0.2% m/m na faixa de10.2-16.2% m/m. A implementação proposta proporcionou ganhos computacionais de até cinco vezes.
