La incertidumbre existe en los problemas de toma de decisiones en la realidad. Por lo tanto, se han propuesto y aplicado con éxito teorías difusas, intervalos difusos, difusos intuicionistas y números Z para la toma de decisiones multicriterio (MCDM). Sin embargo, dado que la información presentada en el método de números Z es la opinión subjetiva del tomador de decisiones, el problema de sobreestimar o subestimar la fiabilidad de la información puede ocurrir tanto en la toma de decisiones individual como grupal. El método de Números Z Extendidos (Z-números) fue propuesto en 2021 para resolver este problema; por lo tanto, el proceso de toma de decisiones ya no se basa únicamente en opiniones subjetivas, sino que busca expertos externos relacionados con el problema para votar sobre el valor de evaluación dado por el tomador de decisiones interno, con el fin de modificar la fiabilidad de la información y, por lo tanto, obtener un resultado más realista. Este documento combina el método de números Z con el método mejorado de Elimination et Choix Traduisant la Realite II (ELECTRE II) propuesto en 2022 y propone un nuevo método MCDM basado en números Z, llamado Z-ELECTRE II. El problema de selección de proveedores verdes se utilizó como ejemplo ilustrativo. Mientras tanto, el análisis detallado en este documento examina dos dimensiones principales de variabilidad: (1) simulación de situaciones de votación de expertos externos para analizar las variaciones en la fiabilidad de la información y los resultados de la toma de decisiones y compararlos con otros métodos MCDM; (2) investigación del impacto de las preferencias internas, reflejadas a través de ajustes sistemáticos en los pesos de los criterios de evaluación. Los resultados muestran que la incertidumbre de la información, la fiabilidad y las perspectivas de diferentes tomadores de decisiones y grupos de expertos pueden ser consideradas a través de números Z. El Z-ELECTRE II propuesto es aplicable a la toma de decisiones grupales, valida la robustez del proceso y es adecuado para la toma de decisiones dinámica bajo preferencias variables del tomador de decisiones. Además, el uso de los números Z junto con el método MCDM puede obtener más flexibilidad y resultados más fiables.