En este documento, se propuso un algoritmo de red neuronal hinchada (SNN) para resolver problemas de consulta de ruta variable en el tiempo (TVPQ) con protección de privacidad con los siguientes objetivos: (i) consultar los K-rutas más cercanas con limitaciones de tiempo en un escenario variable en el tiempo, y (ii) proteger la información privada de ataques vecinales. El SNN propuesto es una red en la que las rutas óptimas pueden calcularse al mismo tiempo sin necesidad de entrenamiento. Para TVPQ, un nodo se considera una neurona, y variable en el tiempo significa que un borde tiene diferentes costos en diferentes ventanas de tiempo. Para SNN, las rutas de consulta son conjuntos hinchados desde el inicio hasta el objetivo dentro de un límite superior. Se diseñó un índice cifrado para la protección de la privacidad. La evaluación de la eficiencia y precisión del SNN se llevó a cabo en base a instancias de carreteras de Nueva York.