Este documento trata sobre la búsqueda de métodos de diferencias finitas confiables y eficientes para la solución numérica de modelos de difusión-reacción heterogéneos aleatorios con un grado finito de aleatoriedad. La eficiencia se refiere al desafío computacional en el marco aleatorio que requiere no solo la solución del proceso estocástico aproximado, sino también su esperanza y varianza. Después de estudiar la positividad y la estabilidad condicional del cuadrado medio aleatorio, el cálculo de la esperanza y la varianza del proceso estocástico aproximado no se realiza directamente, sino a través del uso de un conjunto de esquemas de diferencias finitas de muestreo que surgen tomando realizaciones del esquema aleatorio y utilizando la técnica de Monte Carlo. De esta manera, se evita la acumulación de almacenamiento de expresiones simbólicas que colapsan el enfoque manteniendo la confiabilidad. Se simulan resultados y se proporciona un procedimiento para la computación numérica.