En este trabajo, consideramos el efecto de incertidumbres estocásticas en sistemas no lineales con comportamiento caótico. Específicamente, cuantificamos el efecto de incertidumbres paramétricas en cantidades promediadas en el tiempo y sus sensibilidades. Los métodos de muestreo para Cuantificación de Incertidumbre (UQ), como el Monte-Carlo (MC), son muy costosos, mientras que los métodos tradicionales para análisis de sensibilidad, como el adjunto, fallan en sistemas caóticos. En este trabajo, empleamos el caos polinómico generalizado no intrusivo (gPC) para UQ, junto con el algoritmo de sombreado de múltiples disparos (MSS) para el análisis de sensibilidad de sistemas caóticos. Se muestra que el gPC, junto con MSS, es un método apropiado para llevar a cabo UQ en sistemas caóticos y produce resultados que coinciden bien con los de MC y Diferencias Finitas (FD).