La baja calidad de los registros de eventos de procesos empresariales, particularmente la ocurrencia generalizada de trazas incompletas, plantea desafíos significativos para la fiabilidad, precisión y eficiencia del análisis de minería de procesos. En escenarios del mundo real, estas imperfecciones de datos socavan gravemente el valor práctico de las técnicas de minería de procesos. El principal problema de investigación abordado en este estudio es la ineficiencia y la efectividad limitada de los enfoques existentes de reparación de trazas incompletas basados en redes de Petri, que a menudo luchan por recuperar con precisión los eventos faltantes en presencia de estructuras de bucles complejos y anidados. Para abordar estas limitaciones, nuestro objetivo es desarrollar un enfoque más rápido y preciso para reparar registros de eventos incompletos. Específicamente, proponemos un nuevo enfoque de reparación basado en árboles de procesos como alternativa a las redes de Petri tradicionales, aliviando así problemas como la explosión del espacio de estados. Nuestro enfoque incorpora la descomposición del modelo de árbol de procesos y técnicas innovadoras de indexación de ramas, lo que permite la localización rápida de ramas candidatas para la reparación y una reducción significativa en el espacio de soluciones. Además, al aprovechar la información de actividad dentro de las trazas, nuestro enfoque logra una reparación eficiente y precisa de los nodos de bucle a través de un solo recorrido del árbol de procesos. Para evaluar de manera integral nuestro enfoque, realizamos experimentos en cuatro registros de eventos de la vida real y cinco sintéticos, comparando el rendimiento con técnicas de vanguardia. Los resultados experimentales demuestran que nuestro enfoque ofrece consistentemente precisiones de reparación que superan el 70%, con una eficiencia temporal mejorada en hasta tres órdenes de magnitud. Estos hallazgos validan la superior precisión, eficiencia y escalabilidad del enfoque propuesto, destacando su fuerte potencial para aplicaciones prácticas en minería de procesos empresariales.