La estimación del Valor en Riesgo (VaR) utilizando el modelo GARCH es un tema importante en el análisis de datos financieros. Permite aumentar la precisión de la evaluación del riesgo al controlar la volatilidad variable en el tiempo. En este trabajo, mejoramos esta característica explorando la trayectoria funcional de los datos financieros. Más concretamente, estudiamos la estimación no paramétrica de la función VaR multifuncional utilizando el método lineal local, construimos un estimador y establecemos su consistencia estocástica. El resultado asintótico derivado proporciona una base matemática rigurosa que permite potenciar el uso de la función VaR en el análisis de datos financieros. Además, se realiza un análisis empírico para examinar la eficiencia del algoritmo propuesto. Asimismo, se crea una aplicación de datos reales para resaltar la multifuncionalidad de la estimación VaR para la gestión de riesgos de múltiples activos.