En este trabajo, abordamos el problema de pronóstico para un proceso de difusión no homogéneo general a lo largo del tiempo con una perspectiva diferente a la clásica. Estudiamos las principales funciones características como la media, la moda y los -cuantiles condicionados a un tiempo futuro, no condicionados al pasado (como suele ser el caso), y observamos la fórmula específica en algunos casos particulares interesantes, como los procesos de difusión de Gompertz, logísticos o de Bertalanffy, entre otros. Este estudio tiene como objetivo mejorar los métodos de inferencia clásicos cuando necesitamos imputar datos basados en información disponible, pasada o futura. Desarrollamos una simulación y obtenemos un conjunto de datos que se acerca a la realidad, donde no hay regularidad en el número o momento de las observaciones, para extender el método de inferencia tradicional. Para tales datos, proponemos usar funciones características condicionadas al pasado o al futuro, dependiendo del punto más cercano en el que queremos realizar la imputación. El procedimiento de inferencia propuesto reduce en gran medida los errores de imputación en el conjunto de datos simulados.