Este trabajo está dedicado a una nueva clase de distribuciones llamada la familia Box-Cox gamma-G. Es una generalización natural de la útil familia de distribuciones Risti-Balakrishnan-G, que contiene una amplia variedad de distribuciones gamma-G de potencia, incluidas las distribuciones gamma-G impares. La herramienta clave para esta generalización es el uso de la transformación Box-Cox que implica un parámetro de potencia de ajuste. Se derivan diversas propiedades matemáticas de interés. Luego se estudia un miembro específico con tres parámetros basado en la distribución semi-Cauchy y se considera como un modelo estadístico. Se utiliza el método de máxima verosimilitud para estimar los parámetros relacionados, junto con un estudio de simulación que ilustra la convergencia teórica de los estimadores. Finalmente, se analizan dos conjuntos de datos reales diferentes para mostrar el poder de ajuste del nuevo modelo en comparación con otros modelos apropiados.