Este artículo presenta una clase mejorada de estimadores eficientes destinados a estimar la varianza de la población finita de la variable de estudio. Estos estimadores son especialmente útiles cuando tenemos información sobre los valores mínimo/máximo de la variable auxiliar dentro de un marco de muestreo aleatorio simple. Las características de la clase propuesta de estimadores, incluyendo sesgo y error cuadrático medio bajo muestreo aleatorio simple, se derivan a través de una aproximación de primer orden. Para evaluar el rendimiento y validar los resultados teóricos, llevamos a cabo un estudio de simulación. Los resultados indican que la clase propuesta de estimadores tiene un menor en comparación con otros estimadores existentes en todos los escenarios de simulación. Se utilizan tres conjuntos de datos en la sección de aplicación para enfatizar la efectividad de la clase propuesta de estimadores sobre los estimadores de varianza no sesgados convencionales, los estimadores de razón y regresión, y otros estimadores existentes.