Un acelerador de altas energías es una máquina muy compleja con cientos de miles de componentes y con muchos problemas técnicos. Uno de los principales problemas tiene que ver con el control de la trayectoria del haz de partículas. El haz de partículas se desvía de su trayectoria diseñada principalmente por presencia de errores magnéticos, los cuales no pueden ser solucionados desmontando los imanes o la electrónica instalada para realizar las correcciones ya que implica detener la operación del acelerador, dejar de hacer experimentos y por consiguiente desaprovechar el recurso. Una alternativa más práctica consiste en cambiar la intensidad de la corriente de uno o varios imanes con el fin de corregir la trayectoria de las partículas. Para esto es necesario conocer la intensidad y ubicación del error existente a través de una técnica como la del método Salto de Acción y Fase el cual se basa en datos experimentales que reportan los instrumentos electrónicos instalados en el acelerador. Es importante saber la incertidumbre asociada a estas estimaciones de los errores para determinar qué tan precisos son. El presente trabajo muestra cómo hallar estas incertidumbres a través del método de propagación de errores y su implementación en el lenguaje de programación Python. Al aplicar este método, se logra reducir el tiempo de cómputo calculando la incertidumbre principalmente para tres variables con un error relativo entre 6% y 17%, los cuales son comprobados bajo varias pruebas estadísticas.Abstract: A high-energy accelerator is a very complex machine with hundreds of kilometers of components and many technical problems. One of the main problems has to do with the control of the path of the particle beam. The particle beam deviates from its trajectory designed mainly by the presence of magnetic errors, which cannot be solved by disassembling the magnets or the installed electronics to make the corrections since it involves stopping the operation of the accelerator, stop doing experiments and consequently missing the resource. A more practical alternative is to change the intensity of the current of one or several magnets in order to correct the trajectory of the particles. For this, it is necessary to know the intensity and location of the existing error through a technique such as the Jump Action and Phase method, which is based on experimental data reported by the electronic instruments installed in the accelerator. It is important to know the uncertainty associated with the estimation of these errors to determine how accurate they are. The present work shows how to find these uncertainties through the method of propagation of errors and its implementation in the Python programming language. By applying this method, it is possible to reduce the computation time by calculating the uncertainty for mainly three variables with a relative error from 6% to 17%, which were verified under several statistical tests.