Se proponen nuevos estimadores lineales locales para una amplia clase de modelos de regresión no paramétrica. Los estimadores son uniformemente consistentes independientemente de cumplir con las condiciones tradicionales de dependencia de los elementos de diseño. Los estimadores son las soluciones de un método de mínimos cuadrados ponderado especialmente. El diseño puede ser fijo o aleatorio y no necesita cumplir con condiciones clásicas de regularidad o independencia. Como aplicación, se construyen varios estimadores para la media de datos funcionales densos. Los resultados teóricos del estudio se ilustran mediante simulaciones. Se incluye un ejemplo de procesamiento de datos médicos reales del estudio transversal epidemiológico ESSE-RF. Comparamos los nuevos estimadores con los mejores estimadores conocidos para este tipo de estudios.