Una forma más realista de describir un modelo es el uso de intervalos que contienen los valores requeridos de los parámetros. En la práctica estimamos los parámetros a partir de un conjunto de datos y es natural que estén en intervalos de confianza. En el presente estudio, estudiamos procesos de Sistemas de Markov No Homogéneos (NHMS) para los cuales los parámetros básicos requeridos están en intervalos. Llamamos a dichos procesos Sistemas de Conjuntos de Markov No Homogéneos (NHMSS). Primero estudiamos el conjunto de la estructura de población esperada relativa de las membresías y demostramos que bajo ciertas condiciones de convexidad de los intervalos de los parámetros, el conjunto es compacto y convexo. A continuación, establecemos que si el NHMSS comienza con dos conjuntos de distribuciones iniciales diferentes y conjuntos de probabilidades de asignación bajo ciertas condiciones, asintóticamente las dos estructuras de población relativas esperadas coinciden geométricamente rápido. Continuamos demostrando una serie de teoremas sobre el comportamiento asintótico de la estructura de población relativa esperada de un NHMSS y las propiedades de su conjunto límite. Finalmente, presentamos una aplicación para pacientes geriátricos y de accidente cerebrovascular en un hospital y a través de ella resolvemos problemas que surgen en una aplicación.