El estadístico bien conocido de Mann-Whitney-Wilcoxon (MWW) se basa en estimaciones de distribución empírica. Sin embargo, los datos suelen provenir de poblaciones suaves. Por lo tanto, la característica de suavidad no se conserva. Además, varios autores han señalado que la distribución empírica a menudo es una estimación inadmisible. Por lo tanto, en este trabajo, desarrollamos versiones suaves del estadístico MWW basadas en estimaciones de función de distribución suave. Este enfoque conserva las características de los datos y permite mejorar la eficiencia del procedimiento. Además, se muestra que nuestro procedimiento es robusto frente a una amplia clase de observaciones dependientes. Por lo tanto, al elegir una matriz rectangular de funciones de distribución conocidas, nuestro procedimiento permite que la prueba refleje mucho más los datos reales.