El test de Cramér-von Mises proporciona un criterio útil para evaluar la bondad de ajuste en varios problemas. En este documento, presentamos un nuevo test de tipo Cramér-von Mises para probar distribuciones de datos continuos de alta dimensionalidad. Establecemos una teoría asintótica para las estadísticas de prueba propuestas basadas en funciones cuadráticas en procesos estocásticos de alta dimensionalidad. Para estimar la distribución límite de la estadística de prueba, proponemos dos enfoques prácticos: un método de calibración de inserción y un método de submuestreo. Se proporcionan justificaciones teóricas para ambas técnicas. La simulación numérica también confirma la convergencia de los métodos propuestos.