Las copulas condicionales son herramientas útiles para modelar la dependencia entre múltiples variables de respuesta que pueden variar con un conjunto dado de variables predictoras. Los métodos de dependencia condicional, como el tau de Kendall condicional y el rho de Spearman condicional, que pueden expresarse como funcionales de la copula condicional, se utilizan a menudo para evaluar la fuerza de la dependencia condicionada a las covariables. En general, los métodos de estimación semiparamétrica de copulas condicionales se basan en una familia de copulas paramétricas asumidas donde se asume que el parámetro de la copula es una función de las covariables. La relación funcional puede estimarse de forma no paramétrica utilizando diferentes técnicas, pero es necesario elegir un modelo de copula apropiado de entre varias familias candidatas. En este documento, mediante el empleo del estimador de copula de Bernstein de tablero de ajedrez empírico (ECBC), proponemos un enfoque totalmente no paramétrico para estimar copulas condicionales, que no requiere la selección de modelos de copula paramétricos. Las estimaciones en forma cerrada de las medidas de dependencia condicional se derivan directamente del estimador de copula condicional basado en ECBC propuesto. Proporcionamos la consistencia en muestras grandes del estimador propuesto, así como las estimaciones de las medidas de dependencia condicional. La eficacia en muestras finitas del estimador propuesto y la comparación con métodos semiparamétricos se investigan a través de estudios de simulación. También se proporciona una aplicación a estudios de casos reales.