Este documento presenta un algoritmo iterativo de tipo Picard novedoso para resolver desigualdades variacionales generales en espacios de Hilbert reales. El algoritmo propuesto mejora tanto el marco teórico como la aplicabilidad práctica de los algoritmos iterativos al relajar condiciones restrictivas sobre secuencias paramétricas, ampliando así su alcance de uso. Establecemos resultados de convergencia, incluida una equivalencia de convergencia con un algoritmo anterior, resaltando la relación teórica y demostrando la mayor flexibilidad y eficiencia del nuevo enfoque. El documento también aborda lagunas en la literatura existente al ofrecer nuevas ideas teóricas sobre las transformaciones asociadas con desigualdades variacionales y la continuidad de sus soluciones, allanando así el camino para futuras investigaciones. Los avances teóricos se complementan con aplicaciones prácticas, como la adaptación del algoritmo a problemas de optimización convexa y su uso en contextos del mundo real como el aprendizaje automático. Experimentos numéricos confirman la versatilidad y eficiencia del algoritmo propuesto, mostrando un rendimiento superior y una convergencia más rápida en comparación con un método existente.