En esta investigación se exploró el uso de diferentes formulaciones para la optimización bajo incertidumbre de sistemas mecánicos, con el fin de analizar su aplicabilidad y utilidad. Para ello, se abordan las principales formulaciones de optimización bajo incertidumbre consolidadas hasta la fecha en el área de optimización en ingeniería a saber: Optimización Basada en Confiabilidad (RBDO, Realibility Based Design Optimization), Optimización del Diseño Robusto (RDO, Robust Design Optimization), Optimización Bajo Riesgo (RO, Risk Based Design Optimization) y Optimización del diseño Robusto y basado en Confiabilidad (RBRDO, Reliability Based Robust Design Optimization). Adicionalmente se hizo una comparación de los resultados variando el algoritmo de optimización, para esto se usó: un algoritmo de búsqueda directa, un algoritmo basado en derivadas y un algoritmo genético. Se tomaron de la literatura ocho problemas (un problema matemático, un bastidor, un mecanismo, un sistema dinámico y cuatro problemas de estructuras). Para la formulación RDO los resultados muestran aplicabilidad alta en el 50% de los problemas y utilidad alta en el 63% de los problemas, destacando por su bajo costo computacional y robustez en la función objetivo. Para la formulación RBDO y RBRDO los resultados muestran una aplicabilidad alta en el 75% de los problemas y utilidad alta en el 50% de los problemas, destacando por su compromiso con el cumplimiento de la confiabilidad en las restricciones. Para la formulación RO los resultados muestran una aplicabilidad alta en el 38% de los problemas y utilidad alta en el 10% de los problemas, destacando por su equilibrio entre seguridad y economía (costo monetario).