En este trabajo se presenta un procedimiento para la detección de outliers basado en el modelo de conjuntos aproximados de precisión variable (Variable Precision Rough Sets Model -VPRSM) que tiene como esencia una generalización del concepto estándar de la relación de inclusión de conjuntos definido en el modelo básico de conjuntos aproximados (Rough Sets Basic Model -RSBM). Dicha extensión propone una clasificación con un cierto grado de incertidumbre con el objetivo de mejorar la calidad de la detección. A partir del método se propone un algoritmo computacionalmente eficiente y se presentan los resultados alcanzados tras aplicar el método a un caso real y comparando los mismos con los alcanzados mediante el algoritmo basado en RSBM.