El Modelado y Notación de Decisiones (DMN) es un estándar que ofrece una notación para modelar decisiones lógicas y dependencias entre éstas y elementos de datos; por ello, se ha convertido en uno de los más utilizados en el mundo empresarial actualmente. La modelación de decisiones es una tarea compleja y costosa; sin embargo, no existen aún propuestas que permitan automatizar este proceso a partir de descripciones textuales siguiendo el estándar DMN. Por eso, este trabajo se enfoca en la obtención de reglas de decisión a partir de descripciones textuales basándose en la aplicación de técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Como resultado de esta investigación se presenta el software DecisionRuleMiner que permite la extracción de reglas de decisión mediante el empleo de técnicas de NLP, siguiendo un modelo y procedimiento general que describen cómo extraer los elementos de las reglas. La validación realizada muestra que la mayoría de las reglas extraídas a partir de las oraciones seleccionadas de 15 fuentes diferentes, se correspondieron con las reglas obtenidas por un modelador experto en DMN.