Existen técnicas distintas para generar funciones de implicación difusas. A pesar de que la mayoría de ellas utilizan la combinación de agregadores asociativos y negaciones difusas, otros conectivos como las funciones de superposición/agrupamiento (generales) pueden ser una mejor estrategia. Dado que estos operadores posiblemente no asociativos se han utilizado con éxito en muchas aplicaciones, como la toma de decisiones, la clasificación y el procesamiento de imágenes, la idea de este trabajo es continuar con estudios previos relacionados con funciones de implicación difusas derivadas de funciones de superposición generales. Con el fin de obtener un contexto más general y flexible, ampliamos la clase de implicaciones derivadas por negaciones difusas y t-normas, reemplazando estas últimas por funciones de superposición generales, obteniendo las llamadas funciones de -implicación. También investigamos sus propiedades, la agregación de funciones de -implicación, su caracterización y las intersecciones con otras clases de funciones de implicación difusas.