El Proceso de Alcanzar Consensos (PAC) es un proceso necesario para lograr soluciones acordadas en problemas de toma de decisiones en grupo (GDM). Por lo general, estos problemas se definen en contextos inciertos, en los que los expertos no tienen un conocimiento completo y preciso sobre todos los aspectos del problema. En problemas reales de GDM bajo incertidumbre, es habitual que los expertos expresen sus preferencias mediante el uso de expresiones lingüísticas. En consecuencia, diferentes metodologías han modelado la información lingüística, en la que destaca el cómputo con palabras cuya base es el enfoque lingüístico difuso y sus extensiones. Aunque se han propuesto múltiples enfoques de consenso en entornos lingüísticos difusos en la literatura especializada, todavía hay áreas donde su rendimiento debe mejorarse debido a varios inconvenientes persistentes. Los inconvenientes incluyen el uso de términos lingüísticos individuales que no siempre son suficientes para modelar la incertidumbre en el conocimiento de los expertos o la simplificación excesiva de la información difusa durante los procesos computacionales mediante procesos de desfusificación en valores nítidos, lo que suele implicar una pérdida de información y precisión en los resultados y también una falta de interpretabilidad. Por lo tanto, para mejorar los efectos de los inconvenientes anteriores, este documento tiene como objetivo presentar un nuevo PAC para problemas de GDM que tratan con Expresiones Lingüísticas Comparativas Extendidas con Traducción Simbólica (ELICIT) para modelar las preferencias lingüísticas de los expertos. Dicho PAC superará las limitaciones anteriores porque la información de ELICIT permite tanto la modelización difusa de la incertidumbre de los expertos, incluida la vacilación, como la realización de cálculos difusos exhaustivos para, en última instancia, obtener resultados lingüísticos precisos y comprensibles. Además, el modelo de PAC propuesto se implementa e integra en el sistema de soporte de PAC llamado Un FRamework para el análisis de Enfoques de Consenso (AFRYCA) 3.0 que facilita la aplicación del PAC propuesto y su comparación con modelos anteriores.