En este estudio, se utiliza la distribución de Gumbel para construir representaciones analíticas exactas de dos medidas fundamentales en la evaluación del riesgo financiero: Valor en Riesgo (VaR) y Valor en Riesgo Condicional (CVaR). Estas formulaciones refinadas se desarrollan con la intención de ofrecer herramientas resilientes y prácticamente implementables para abordar las complejidades inherentes en el análisis del riesgo económico. Además, las expresiones recién establecidas se integran de manera fluida en el marco de modelado GARCH, enriqueciendo así sus capacidades predictivas. Con el fin de verificar tanto la relevancia práctica como la solidez teórica de la metodología presentada, se emplea sistemáticamente en relación con la serie de rendimiento diario de una cartera variada de acciones. Los resultados de los experimentos numéricos proporcionan evidencia convincente de la fiabilidad y efectividad del enfoque, destacando su idoneidad para avanzar en las estrategias contemporáneas de gestión del riesgo en entornos financieros.