Este documento presenta una desigualdad de concentración innovadora para variables aleatorias de Dependencia Negativa Extendida (END), proporcionando nuevas perspectivas sobre su convergencia casi completa. Aplicamos esta desigualdad para analizar secuencias de variables END, centrándonos especialmente en el modelo autorregresivo de primer orden (AR(1)). Esta aplicación destaca las propiedades dinámicas y de convergencia de las variables END, ampliando las herramientas analíticas disponibles para su estudio. Nuestros hallazgos contribuyen tanto a la comprensión teórica como a las aplicaciones prácticas de las variables END en campos como las finanzas y el aprendizaje automático, donde comprender las dependencias entre variables es crucial.