电子鼻主要由气敏传感器阵列、信号预处理和模式识别三部分组成。某种气味呈现于一种活性材料的传感器面前，传感器将化学输入转换成电信号，由多个传感器对一种气味的响应便构成了传感器阵列对该气味的响应谱。显然，气味中的各种化学成分均会与敏感材料发生作用，所以这种响应谱为该气味的广谱响应谱。为实现对气味的定性或定量分析，必须将传感器的信号进行适当的预处理(消除噪声、特征提取、信号放大等)后采用合适的模式识别分析方法对其进行处理。理论上，每种气味都会有它的特征响应谱，根据其特征响应谱可区分不同的气味。同时还可利用气敏传感器构成阵列对多种气体的交叉敏感性进行测量，通过适当的分析方法，实现混合气体分析。

中药所具有的特殊气味是从古至今真伪及产地鉴别的重要依据。电子鼻能够识别并客观化地呈现中药气味的整体信息，现已初步被应用于中药质量的控制，包括中药真伪、产地、采收期、贮藏期等的判断。

由各个传感器响应值得最大值所组成的图谱被称为中药的气味指纹图谱，不同中药的指纹图谱各异，据此可以实现对中药的快速鉴别，同时也为气味的客观化、标准化提供了新思路。电子鼻技术在气味浓郁的中药中运用较多。分别运用电子鼻并结合多种识别模式成功区分了不同产地的当归。引入电子鼻建立中药砂仁的气味指纹图谱，采用不同的分类器建立其“品与质”的判别模型，并采用盲样回判的方法对模型进行验证。人参和西洋参有着相似的外表，仅从外表看较难区分。采用电子鼻对两者的气味提取，运用PCA对两者进行了良好区分，同时采用GC-MS技术分离并鉴定了2种参的特异成分，发现其成分在PCA上的分布与气味特征值的PCA得分图呈现了相似的趋势，部分传感器的响应值与烯帖类和醇类高度相关，最后根据传感器响应值用PLS预测了参中的成分。利用電子鼻获取菊花气味的整体信息，运用PCA和DFA对其品种进行了良好的区分。此外，在“气微”的中药中也有应用。采用电子鼻技术获取半夏及其不同种类与比例的掺伪样品气味指纹图谱，根据气味指纹特征快速鉴别半夏及其伪品。使用电子鼻建立针对硫熏半夏的鉴别模型，研究结果显示该法能对半夏含硫量的等级进行划分。采用电子鼻采集多个基原郁金的气味特征参数，通过主成分分析和辨别因子分析实现了不同基原郁金的快速准确鉴定。对来自不同产地、不同规格的厚朴进行气味特征值提取，经过PCA、LDA、DFA分析后，结果显示该方法能对厚朴的产地和等级进行良好的判定。

药用植物在不同的生长发育期间，其内含的有效成分含量是不断变化的。利用电子鼻监测不同生长期中药材中挥发性成分的变化，鉴别不同采收期的药材，能为中药资源的合理利用提供保障。对中药金樱子不同采收期的气味指纹进行分析，经PCA和DFA分析均明显分为2类，以10月下旬采收时间为界。运用电子鼻检测了开花前后2种前胡样品气味，结果表明电子鼻可以完全区分开花前后的前胡。运用电子鼻和GC-MS技术分别对不同生长年限的人参的气味进行了定量和定性分析，结果表明，两项技术结合识别模式均能对人参的年限做良好区分，且使用了BP神经网络的电子鼻数据较GC-MS数据有着更高的预测正确率。运用电子鼻技术，结合超高效液相对不同生长年限黄芪样品进行鉴别分析，研究发现黄芪有效成分含量与生长年限有关，电子鼻测定结果不仅能够区分不同生长年限的黄芪，也为黄芪的采收时限提供了参考。

电子鼻亦可用于区分不同贮藏期的中药材。贮藏时间对中药质量影响较大，特别是含挥发性成分的中药，其随着储藏时间的増加，气味逐渐丧失，最终可能导致药效的丧失。采用电子鼻成功区分了不同贮藏期的金银花，并建立了相应的质控方法。利用电子鼻技术对不同贮藏时间（1年、3年）的西洋参进行气味检测，并结合多层感知器网络识别技术建立判别模型。结果表明，该模型对不同贮藏时间西洋参的回判正确率达到100%，能对不同贮藏时间的西洋参进行有效的鉴别。此外，运用电子鼻对不同贮藏时间的苍术也进行了良好的区分，并对气味特征值的变化与成分的变化进行了关联性分析。