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A análise multiespectral empregada para autenticação relacionada com a palma da mão utiliza iluminação de luz no alcance visível (Vermelho, Verde, Azul) e Near Infrared (NIR) para capturar imagens, combina as diferentes informações de diferentes fontes para melhorar o desempenho do sistema utilizando um fenómeno denominado de fusão biométrica. Para este trabalho, o reconhecimento Multispectral Palmprint foi investigado utilizando a Análise de Componentes Principais (PCA) para imagens sob diferentes iluminações. A fusão biométrica a nível de imagem foi proposta onde as imagens capturadas sob diferentes iluminações foram concatenadas como triplas (R,B,NIR e G,B,NIR) e uma combinação de quatro iluminações (R,G,B,NIR) acompanhadas de extracção de vectores de características do espaço PCA com incorporação do K-Nearest Neighbour (K-NN) no processo de classificação. As experiências para a abordagem proposta foram realizadas na base de dados multiespectral PolyU. Os resultados sugerem que a concatenação demonstrou um bom desempenho. A análise deve ajudar a orientar um no campo de investigação recentemente em curso de Imagens Multiespectrais ou qualquer pessoa que possa estar a considerar a concepção de um sistema fiável e preciso de Reconhecimento de Impressões de Palma Multiespectrais.