En este documento, se proponen nuevos estimadores locales lineales de núcleo para una amplia clase de modelos de regresión no paramétrica que son uniformemente consistentes bajo condiciones visuales y cercanas a mínimas en los puntos de diseño. Estos estimadores son universales en el sentido de que sus diseños pueden ser fijos y no necesariamente satisfacer las condiciones de regularidad tradicionales, o aleatorios, sin necesariamente consistir en variables aleatorias independientes o débilmente dependientes. En cuanto a los elementos de diseño, se asume únicamente un llenado denso del dominio de la función de regresión con los puntos de diseño sin ninguna especificación de su correlación. Este estudio extiende la metodología de datos densos y los principales resultados del trabajo previo de los autores para el caso de funciones de regresión de varias variables.