Este documento presenta un enfoque eficiente para implementar el Filtro de Kalman de Conjunto Variacional Cuatridimensional (4D-EnKF) para la asimilación de datos no lineales, aprovechando una descomposición de Cholesky modificada (4D-EnKF-MC). En este método, los espacios de control en los tiempos de observación se representan mediante aproximaciones de raíz cuadrada de rango completo de las matrices de covarianza de error de fondo, derivadas utilizando la descomposición de Cholesky modificada. Para garantizar la convergencia global, integramos la optimización de búsqueda de línea en la formulación del filtro. El rendimiento del 4D-EnKF-MC se evalúa a través de pruebas experimentales utilizando el modelo de Lorenz 96, y su precisión se compara con la de una extensión 4D-Var del Filtro de Conjunto de Máxima Verosimilitud (4D-MLEF). A través del análisis del Error Cuadrático Medio (RMSE), demostramos que el método propuesto supera al 4D-MLEF en una variedad de tamaños de conjunto y configuraciones de red de observación, proporcionando una solución robusta y escalable para la asimilación de datos no lineales en sistemas complejos.