Proponemos un procedimiento robusto para estimar el modo condicional de un resultado univariado dado un variable explicativa Hilbertiana, bajo la suposición de que sigue una estructura de índice único. El estimador se construye utilizando el -estimador para la densidad condicional, y establecemos su convergencia completa. Discutimos las ventajas del estimador para abordar desafíos dentro del análisis de datos funcionales, particularmente en términos de robustez y confiabilidad. Luego evaluamos tanto el rendimiento como la implementación práctica de nuestro método a través de simulaciones de Monte Carlo. Además, realizamos un estudio empírico para mostrar la mayor confiabilidad y robustez de este estimador en comparación con enfoques convencionales. En particular, nuestra metodología se aplica para predecir la calidad del combustible basándose en datos de espectrometría, ilustrando su fuerte potencial en escenarios del mundo real.