Los mercados financieros han sido caracterizados en los últimos años por su incertidumbre y volatilidad. El precio de los activos siempre está cambiando, por lo que las decisiones tomadas por consumidores, productores y gobiernos sobre diferentes productos no son siempre precisas. En esta situación, es necesario generar modelos que permitan la incorporación del conocimiento y las expectativas de los mercados y así incluir en los resultados obtenidos no solo la información histórica, sino también la información presente y futura. El presente artículo introduce una nueva extensión del operador de promedio ponderado ordenado (OWA) llamado operador de promedio ponderado ordenado probabilístico de Bonferroni (B-POWA). Este operador está diseñado para unificar en una sola formulación la interrelación de los valores dados en un conjunto de datos por medio de los promedios de Bonferroni y un vector ponderado y probabilístico que modela el carácter actitudinal, las expectativas y el conocimiento del tomador de decisiones de un problema. El artículo también estudia las principales características y algunas familias del operador B-POWA. También se propone un ejemplo ilustrativo para analizar el proceso matemático del operador. Finalmente, se presenta una aplicación para la estimación del precio del maíz diseñada para calcular el error entre el precio de un producto agrícola utilizando el operador B-POWA y una empresa líder en el mercado global. Los resultados muestran que el operador propuesto presenta un mejor rendimiento general que los métodos tradicionales.