Este documento tiene como objetivo resolver el problema de la clasificación de los números difusos en el análisis de decisiones, la inteligencia artificial y la optimización. En la literatura, se han establecido muchas ideas para la clasificación de los números difusos, y esas ideas tienen algunas restricciones y limitaciones. Proponemos un método basado en números difusos esféricos (SFNs) para la clasificación que permita superar las restricciones existentes. Además, investigamos las propiedades básicas de los SFNs, comparamos la idea de conjunto difuso esférico con el conjunto difuso de imagen, y establecemos algunos operadores de distancia, a saber, el promedio ponderado por distancia difusa esférica (SFDWA), el promedio ponderado por orden de distancia difusa esférica (SFDOWA) y el promedio ponderado por orden de distancia difusa esférica (SFDOWA WA) con la información de los pesos de los atributos incompletamente descrita. Además, diseñamos un algoritmo para resolver problemas de análisis de decisiones. Finalmente, para validar el uso y la aplicabilidad del procedimiento establecido, asumimos el problema de los factores ambientales que influyen en el desarrollo infantil como una aplicación práctica.