Der Verbrauch von Kunststoffverpackungen steigt seit Jahren kontinuierlich an. Die Nachfrage nach Verpackungen, die Produkte schützen, ihre Haltbarkeit erhöhen und gleichzeitig den Konsumenten durch ansprechende Haptik und Optik zum Kauf eben jener Produkte anregen, steht dem Bedarf nach möglichst geringem Materialeinsatz und einem vorteilhaften Masseverhältnis von Verpackung zu Produkt gegensätzlich gegenüber. Kunststofffolien erbringen eben diesen Spagat. Ein jährlicher Verbrauch von etwa 69.000 Tonnen, was etwa 23% des jährlichen Aufkommens an Kunststoffverpackungsabfall in Österreich darstellt, spiegelt wider, dass sowohl Konsumenten als auch Märkte die Vorteile dieser Materialien erkannt haben. Die Materialeigenschaften, die den Einsatz von Kunststofffolien als Verpackung attraktiv machen, erschweren jedoch eine Sortierung mittels Nahinfrarotspektroskopie, welche den Stand der Technik in der Abfallwirtschaft darstellt. Dies führt dazu, dass die stofflich verwertbare Monolayerfraktion gemeinsam mit der Mehrschichtfraktion bestenfalls dem Downcycling und schlechtesten Falls einer thermischen Verwertung zugeführt werden muss, was sich negativ auf die Recyclingquote auswirkt und gleichzeitig wertvolle Ressourcen verschwendet. Diese Doktorarbeit liefert einen Beitrag, um die Sortierung der Folienfraktion zu erleichtern. Hierzu wird in dieser Arbeit eine Bestandsaufnahme der derzeitigen Situation in Österreich anhand einer Handsortierung der Leichtverpackungsfraktion und eine Stand-der-Technik-Analyse mit Fokus auf die Nahinfrarottechnologie in der Abfallwirtschaft durchgeführt. Anschließend wird in einer umfassenden Lebenszyklusanalyse der Effekt eines verstärkten mechanischen Recyclings der Folienfraktion der thermischen Verwertung gegenübergestellt und erhoben, dass durch forciertes Recycling bis zu 63% der Treibhausgasemissionen verhindert werden könnten. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen werden Methoden zur Adaption von Nahinfrarotsortierern präsentiert, die durch Messung in Transflektion die für die Nahinfrarotsortierung hinderlichen Eigenschaften der Folienfraktion umschiffen. So erlauben sie eine materialbasierte Sortierung der Folienfraktion auf bestehenden Aggregaten. Weiters werden datenanalytische Methoden auf Grundlage der Spektralzerlegung präsentiert, die es erlauben, die durch die Hardwareadaption verbesserte Spektralgüte weiter zu optimieren. Anschließend werden Machine-Learning-Algorithmen auf ihre Anwendbarkeit zur Sortierung von Mono- und Multilayerfolien hin untersucht, wobei sich die Support Vector Machine und ein Shallow Neural Network als die geeignetsten Methoden für eine materialunabhängige Klassifikation von Folienabfall in Ein- und Mehrschichtfolien herausstellten.