Introducción: Para la solución de problemas que requieren ser resueltos de manera exacta. cuya solución debe ser tratada por medio de los métodos numéricos  Objetivo: La presente investigación tiene como objetivo realizar un estudio de los métodos numéricos de Euler y Runge Kutta con la finalidad de realizar una aproximación a la solución de ecuaciones diferenciales aleatorias las cuales utilizan el cálculo estocástico referente a la media cuadrática. Metodología: Dentro del proceso de desarrollo la metodología de Euler se analiza en primera instancia dentro del caso escalar y posteriormente se lo dimensiona a problemas matriciales, Resultados: obteniendo un análisis de la aplicación de los métodos numéricos al estudio de un circuito eléctrico el cual se desarrolla con ruido aleatorio, en el caso específico de ruidos blanco característicos e irregulares conducen a otro tipo de ecuaciones diferenciales con cierto grado de incertidumbre denominadas ecuaciones diferenciales estocásticas. Conclusión: El esquema Euler permite llegar a la conclusión de que la convergencia lenta y el aspecto de restricción de su región de estabilidad absoluta nos permite considerar otros métodos donde la convergencia es mayor, planteando así un estudio adicional del esquema aleatorio Runge- Kutta, siendo un método superior al de Euler por lo cual su orden de convergencia global es cuarto.Introduction: For the solution of problems that need to be solved exactly. whose solution must be treated by means of numerical methods Objective: The present investigation aims to carry out a study of the numerical methods of Euler and Runge Kutta in order to make an approximation to the solution of random differential equations which use the calculus stochastic referring to the mean square. Methodology: Within the development process, Euler's methodology is analyzed in the first instance within the scalar case and later it is dimensioned to matrix problems, Results: obtaining an analysis of the application of numerical methods to the study of an electrical circuit which is develops with random noise, in the specific case of characteristic and irregular white noises they lead to other types of differential equations with a certain degree of uncertainty called stochastic differential equations. Conclusion: The Euler scheme allows us to conclude that the slow convergence and the restriction aspect of its region of absolute stability allows us to consider other methods where the convergence is greater, thus proposing an additional study of the Runge-Kutta random scheme, being a method superior to that of Euler for which its global order of convergence is fourth.