Proponemos introducir restricciones de equidad en uno de los métodos de toma de decisiones multicriterio más famosos, el proceso analítico jerárquico (AHP). Ofrecemos una solución que garantiza la consistencia al respetar restricciones de equidad legalmente vinculantes en las matrices de comparación de pares de AHP. A través de un experimento sintético, generamos las matrices de comparación de diferentes tamaños y rangos/niveles de los parámetros iniciales (es decir, la razón de consistencia y el impacto dispar). Optimizamos el impacto dispar para varias combinaciones de estos parámetros iniciales y tamaños de matriz observados al respetar un nivel aceptable de consistencia y minimizar las desviaciones de las matrices de comparación de pares (o sus triángulos superiores) antes y después de la optimización. Utilizamos un algoritmo genético metaheurístico para establecer el problema de doble motivación y operar un procedimiento de optimización discreta (en conexión con la escala de 9 puntos de Saaty). Los resultados confirman la hipótesis inicial (con una validez del 99.5% en 2800 ejecuciones de optimización) de que lograr una clasificación justa al respetar la consistencia en las matrices de comparación de pares de AHP (cuando se comparan alternativas con respecto a un criterio dado) es posible, cumpliendo así dos objetivos desafiantes simultáneamente. Esta investigación contribuye a las iniciativas dirigidas hacia la toma de decisiones imparcial, ya sea automatizada o asistida por algoritmos (que es el caso cubierto por esta investigación).