Un modelo temporal describe procesos como una secuencia de eventos observables caracterizados por acciones distinguibles en el tiempo. La verificación de conformidad permite que estos modelos determinen si alguna secuencia de eventos totalmente observables y ordenados temporalmente cumple con sus prescripciones. Este último aspecto conduce a una IA Explicable y Confiable, ya que podemos evaluar de inmediato los defectos en los comportamientos registrados mientras sugerimos cualquier posible forma de enmendar las faltas. Los hallazgos recientes sobre verificación de conformidad y aprendizaje temporal han llevado a un interés en modelos temporales más allá de la comunidad habitual de gestión de procesos empresariales, incluyendo así otras áreas como la Ciberseguridad, la Industria 4.0 y la e-Salud. Dado que las tecnologías actuales para acceder a esto son puramente formales y no están listas para el mundo real, que devuelve grandes volúmenes de datos, la necesidad de mejorar los algoritmos existentes de verificación de conformidad y minería de modelos temporales para hacer que la IA Explicable y Confiable sea más eficiente y competitiva es cada vez más urgente. Para satisfacer efectivamente tales demandas, este documento ofrece KnoBAB, un novedoso sistema de gestión de procesos empresariales para cálculos eficientes de verificación de conformidad realizados sobre un modelo relacional personalizado. Esta arquitectura fue implementada desde cero después de seguir prácticas comunes en el diseño de sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Después de definir nuestra álgebra temporal propuesta para consultas temporales (xtLTLf), mostramos que esto puede expresar lenguajes temporales existentes sobre trazas finitas y no vacías como LTLf. Este documento también propone una estrategia de paralelización para tales consultas, reduciendo así la verificación de conformidad a un problema embarazosamente paralelo que conduce a una aceleración superlineal. Este documento también presenta cómo un solo operador xtLTLf (o incluso subexpresiones enteras) podría implementarse de manera eficiente a través de diferentes algoritmos, allanando así el camino para futuras mejoras algorítmicas. Finalmente, nuestros benchmarks destacan que nuestra implementación propuesta de xtLTLf (KnoBAB) supera al software de verificación de conformidad de última generación que opera sobre la lógica LTLf.