Los enfoques basados en datos en el aprendizaje automático se aplican cada vez más en el análisis económico, especialmente para identificar los puntos de inflexión del ciclo económico (BC). Sin embargo, la dependencia temporal en los BC a menudo se pasa por alto, lo que lleva a lo que denominamos análisis de ruta única (SPA). SPA descuida las diversas rutas potenciales de una estructura de datos temporal. Obstaculiza la evaluación y calibración de los algoritmos. Este estudio enfatiza la importancia de reconocer la dependencia temporal en el análisis de BC y muestra el problema de SPA utilizando la cuantización vectorial de aprendizaje (LVQ) como caso de estudio. LVQ se adaptó previamente para utilizar indicadores económicos para determinar la fase actual del BC, mostrando flexibilidad para adaptarse a patrones cambiantes. Para abordar las complejidades temporales, empleamos una simulación de Monte Carlo multivariante que incorpora un número especificado de puntos de cambio, autocorrelación y correlaciones cruzadas, a partir de un modelo vectorial autorregresivo de segundo orden. Calibrado con diferentes niveles de indicadores económicos líderes observados, nuestro enfoque ofrece una comprensión más profunda de las incertidumbres de LVQ. Nuestros resultados demuestran la insuficiencia de SPA, revelando diversos riesgos y estrategias de protección en el peor de los casos. Al alentar a los investigadores a considerar la dependencia temporal, este estudio contribuye a mejorar la robustez de los enfoques basados en datos en los análisis financieros y económicos, ofreciendo un marco integral para abordar las preocupaciones de SPA.