El emparejamiento estéreo, utilizado en diversos campos, plantea un desafío a los sistemas en entornos con recursos limitados debido al crecimiento significativo de la carga computacional con la resolución de la imagen. El desafío es crucial para los sistemas porque los campos que utilizan el emparejamiento estéreo requieren un tiempo operativo corto para aplicaciones en tiempo real y una arquitectura de bajo consumo de energía. La computación estocástica (SC) puede ser un enfoque valioso para abordar el desafío al reducir la carga computacional mediante la representación de números binarios con secuencias estocásticas, que se codifican como un valor de probabilidad, y aprovechando el concepto de probabilidad matemática. Además, es posible que un sistema sea tolerante a errores al utilizar las características de la computación estocástica. Por lo tanto, en este documento, proponemos un enfoque para el emparejamiento estéreo ligero y tolerante a errores con un procesador de computación estocástica implementado en hardware. Para verificar la viabilidad y tolerancia a errores del sistema propuesto, implementamos el sistema propuesto y realizamos experimentos comparando mapas de profundidad con o sin computación estocástica mediante el cálculo de similitudes. Según los resultados experimentales, el sistema propuesto no mostró diferencias significativas en los mapas de profundidad de salida y logró una mejora en los mapas de profundidad a partir de imágenes de entrada con errores inyectados en un promedio del 58.95%. Por lo tanto, demostramos que el emparejamiento estéreo con computación estocástica es viable y tolerante a errores.