Este estudio considera el problema de seleccionar un sistema de misiles antitanque (ATMS). El problema mencionado se resuelve aplicando un modelo híbrido de toma de decisiones multicriterio (MCDM) basado en dos métodos: el DIBR (Definición de Interrelaciones entre Criterios Clasificados) y el MABAC (Comparación de Área de Aproximación Fronteriza Multi-Atributiva). Los métodos se modifican aplicando números imprecisos, que presentan un área muy adecuada para considerar la incertidumbre en los procesos de toma de decisiones. El método DIBR es un método joven con un aparato matemático simple que se basa en definir la relación entre criterios clasificados, es decir, criterios adyacentes, reduciendo el número de comparaciones. Este método define coeficientes de peso de los criterios, basándose en la opinión de expertos. El método MABAC se utiliza para seleccionar la mejor alternativa del conjunto de las ofrecidas, basándose en la distancia de la función de criterios de cada alternativa observada desde el área aproximada de la frontera. El artículo tiene dos innovaciones principales. Con el modelo de apoyo a la toma de decisiones presentado, el problema de selección de ATMS se eleva a un nivel superior, que se basa en un aparato matemático comprobado. En términos de metodología, la principal innovación es la aplicación exitosa del método DIBR impreciso, que no ha sido tratado de esta manera en la literatura hasta ahora. Además, se lleva a cabo un análisis de la literatura relacionada con el problema de investigación así como con los métodos utilizados. Después de la aplicación del modelo, se realiza el análisis de sensibilidad de los resultados de salida del modelo presentado ante el cambio de los coeficientes de peso de los criterios, así como la comparación de los resultados del modelo presentado con otros métodos. Finalmente, se concluye que el modelo propuesto es estable y que los métodos de toma de decisiones multicriterio pueden ser una herramienta confiable para ayudar a los tomadores de decisiones en el proceso de selección. El modelo presentado tiene el potencial de ser aplicado en otros estudios de caso, ya que ha demostrado ser un buen medio para considerar la incertidumbre.