El objetivo principal de este documento es mejorar los teoremas de límite existentes para procesos empíricos condicionales indexados por conjuntos que involucran variables aleatorias de mezcla fuerte funcional. Para lograr esto, proponemos utilizar el enfoque de vecinos más cercanos para estimar la función de regresión, en lugar del método de núcleo tradicional. Por primera vez, establecemos la consistencia débil, la normalidad asintótica y la densidad del estimador propuesto. Nuestros resultados se derivan bajo ciertas suposiciones sobre la riqueza de la clase de índices, específicamente en términos de entropía métrica con encajamiento. Este trabajo se basa en nuestros documentos anteriores, que se centraron en el rendimiento técnico de las metodologías de procesos empíricos, y perfecciona aún más el estimador previo. Destacamos que el método de vecinos más cercanos supera al enfoque clásico debido a varias ventajas.