En este trabajo, hemos analizado conjuntos de datos de varios campos utilizando un sistema de ecuaciones acopladas de Ornstein-Uhlenbeck (OU) impulsado por procesos de Lévy. El modelo de Ornstein-Uhlenbeck es conocido por su capacidad para capturar comportamientos estocásticos cuando se utiliza como modelo predictivo. Existe evidencia empírica que muestra que existen dependencias o correlaciones entre eventos; por lo tanto, podríamos ser capaces de modelarlos juntos. Aquí mostramos tal correlación entre datos de finanzas, geofísica y salud, así como mostramos el rendimiento predictivo cuando se modelan con un sistema de ecuaciones acopladas de Ornstein-Uhlenbeck. Los resultados muestran que la solución al sistema estocástico proporciona un buen ajuste a los conjuntos de datos analizados. Además, al comparar los resultados obtenidos cuando el BDLP es un proceso o un proceso IG(a,b), podemos deducir la mejor elección entre los dos para modelar nuestros conjuntos de datos.