Una demanda explosiva de capacidades de procesamiento relacionadas con la aparición de Internet de las cosas (IoT), Inteligencia Artificial (IA) y big data, ha llevado a la búsqueda de formas cada vez más eficientes de procesar rápidamente la creciente cantidad de datos. Estas formas incluyen diferentes enfoques como dispositivos mejorados capaces de avanzar en el camino de Moore, pero también nuevos dispositivos y arquitecturas capaces de ir más allá de Moore y obtener más que Moore. Entre las soluciones que se proponen, la Computación Estocástica se ha posicionado como una alternativa muy razonable para cálculos de baja potencia, baja área, baja velocidad y precisión ajustable, cuatro puntos clave beneficiosos para la computación en el borde. Por otro lado, los circuitos y sistemas caóticos parecen ser una solución atractiva para la transmisión segura de datos (de bajo consumo, verde) en el marco de la computación en el borde y el IoT en general. Las implementaciones clásicas de esta clase de circuitos requieren cálculos intensivos y precisos. Este documento discute el uso del marco de Computación Estocástica (SC) para la implementación de sistemas no lineales, mostrando que puede proporcionar resultados comparables a los de la integración clásica, con hardware mucho más simple, abriendo el camino para aplicaciones relevantes.