En este documento, presentamos un nuevo método de construcción de una implicación difusa a partir de n funciones crecientes () y negaciones difusas (). Imagina que existen muchas combinaciones entre funciones crecientes y negaciones difusas para producir nuevas implicaciones difusas. Este método nos permite utilizar al menos dos negaciones difusas y una función creciente para generar una nueva implicación difusa. Al elegir las negaciones apropiadas, podemos demostrar que algunas propiedades básicas como el principio de intercambio (EP), la propiedad de orden (OP) y la ley de contraposición con respecto a se cumplen. El valor de generar nuevas implicaciones es valioso en ciencias como la inteligencia artificial y la robótica. En este documento, hemos encontrado un método novedoso para generar familias de implicaciones. Por lo tanto, nos gustaría creer que hemos añadido a la literatura una fuente más de la cual podríamos elegir la implicación más apropiada con respecto a una aplicación específica. Cabe destacar que esta producción se basa en una generalización de una forma importante de las implicaciones de Yager.