Este documento presenta el algoritmo Group Forward-Backward Orthogonal Matching Pursuit (Group-FoBa-OMP), un enfoque novedoso para la selección de características dispersas. Las innovaciones principales de este algoritmo incluyen (1) un proceso integrado de eliminación hacia atrás para corregir grupos identificados erróneamente anteriormente; (2) un modelo convexo suave versátil que generaliza investigaciones previas; (3) el uso estratégico de información de gradiente para acelerar la fase de selección de grupos; y (4) una validación teórica de su desempeño en términos de recuperación de conjunto de soporte, precisión de estimación de variables y optimización de función objetivo. Estos avances están respaldados por evidencia experimental tanto de datos sintéticos como del mundo real, demostrando la efectividad del algoritmo.