Estudiamos tres clases de problemas de inclusión variacional en el marco de un espacio de Hilbert real y proponemos una modificación simple del método de división hacia adelante-atrás-adelante de Tseng para resolver dichos problemas. Nuestro algoritmo se obtiene a través de un cierto procedimiento de regularización y utiliza tamaños de paso autoadaptativos. Mostramos que las secuencias de aproximación generadas por nuestro algoritmo convergen fuertemente hacia una solución de los problemas bajo suposiciones adecuadas sobre los parámetros de regularización. Además, aplicamos nuestros resultados a un problema de penalización de red elástica en la teoría del aprendizaje estadístico y a problemas de factibilidad dividida. Además, ilustramos la utilidad y efectividad de nuestro algoritmo mediante ejemplos numéricos en comparación con algunos algoritmos relevantes existentes que se pueden encontrar en la literatura.